要将numpy数组中的列附加到pd dataframe,可以使用pandas库中的concatenate函数或者assign函数。
使用concatenate函数的方法如下:
import pandas as pd
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame({'A': [7, 8]})
new_df = pd.concat([df, pd.DataFrame(array)], axis=1)
这将创建一个新的pd dataframe new_df,其中包含原始df和numpy数组的列。
使用assign函数的方法如下:
import pandas as pd
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame({'A': [7, 8]})
new_df = df.assign(B=array[:, 0], C=array[:, 1], D=array[:, 2])
这将创建一个新的pd dataframe new_df,其中包含原始df和numpy数组的列。
以上是将numpy数组中的列附加到pd dataframe的方法。这种操作在数据处理和分析中非常常见,可以用于将外部数据与现有数据框合并,或者将计算结果添加为新的列。
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