Pandas:从一个值都是numpy数组的字典列表中创建一个数据帧？

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。在Pandas中，数据帧（DataFrame）是一种二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格。

要从一个值都是numpy数组的字典列表中创建一个数据帧，可以使用Pandas的DataFrame()函数。该函数接受一个字典列表作为输入，其中字典的键表示列名，字典的值表示对应列的数据。每个字典的键必须一致，即表示相同列的数据。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = [{'A': np.array([1, 2, 3]), 'B': np.array([4, 5, 6])},
        {'A': np.array([7, 8, 9]), 'B': np.array([10, 11, 12])}]

df = pd.DataFrame(data)

在上述代码中，我们创建了一个包含两个字典的列表data，每个字典都包含'A'和'B'两个键，对应的值都是numpy数组。然后，我们使用DataFrame()函数将data转换为数据帧df。

这样，我们就成功地从一个值都是numpy数组的字典列表中创建了一个数据帧。可以通过打印df来查看数据帧的内容。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/

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