pandas 如何在pandas 2d数据帧中复制numpy 2d数组
声明：本页面是StackOverFlow热门问题的中英对照翻译，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要使用它，必须同样遵循CC BY-SA许可，注明原文地址和作者信息，同时你必须将它归于原作者（不是我）：StackOverFlow
原文地址: http://stackoverflow.com/questions/35666766/
Warning: these are provided under cc-by-sa 4.0 license. You are free to use/share it, But you must attribute it to the original authors (not me):
StackOverFlow
How to copy numpy 2d array in pandas 2d dataframe
提问by Gurminder Bharani
I have a pandas dataframe which has structure like below:
我有一个 Pandas 数据框，其结构如下：
print raster_arr_df
60.25 60.50 60.75 61.00 61.25 61.50 61.75 62.00 62.25 62.50 ... 94.75 \
3.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
3.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
3.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
4.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
4.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
4.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
4.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
5.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
5.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
5.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
5.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
6.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
6.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
6.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
6.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
7.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
7.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
7.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
7.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
8.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
8.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
8.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
8.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
9.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
9.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
9.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
9.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
10.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
10.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
10.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
35.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
36.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
36.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
36.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
36.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
37.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
37.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
37.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
37.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
38.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
38.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
38.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
38.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
39.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
39.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
39.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
39.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
40.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
40.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
40.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
40.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
41.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
41.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
41.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
41.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
42.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
42.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
42.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
42.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
43.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN
95.00 95.25 95.50 95.75 96.00 96.25 96.50 96.75 97.00
3.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
35.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
36.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
36.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
36.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
36.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
37.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
37.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
37.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
37.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
38.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
38.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
38.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
38.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
39.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
39.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
39.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
39.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
40.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
40.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
40.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
40.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
41.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
41.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
41.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
41.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
42.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
42.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
42.50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
42.75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
43.00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[160 rows x 148 columns]
And my numpy array looks like below:
我的 numpy 数组如下所示：
print raster_arr
[[ 0. 0. 0. ..., 0.64464766 0.78923023
0.90317035]
[ 0. 0. 0. ..., 1.39210367 2.56416273
1.28261185]
[ 0. 0. 0. ..., 0.63526356 0.66092908
1.5844413 ]
...,
[ 2.04395676 1.64457083 1.70771551 ..., 8.11063385 2.57144356
1.60219038]
[ 2.46784496 2.20636702 1.82298481 ..., 2.11637998 2.1444006
2.13336754]
[ 3.26898718 3.19584775 2.69124269 ..., 2.74416089 2.27447248
6.18890047]]
Process finished with exit code 0
I want to copy all the values in numpy to pandas dataframe with the define index and columns in dataframe.
我想将 numpy 中的所有值复制到 Pandas 数据框中，并在数据框中定义索引和列。
The shape of both the pandas dataframe and the numpy array is the same.
pandas 数据框和 numpy 数组的形状是相同的。
采纳答案by Shweta
pandas.DataFrame(<numpy array>, index=df.index, columns=df.columns, dtype=None, copy=False)
pandas.DataFrame(< numpy array>, index=df.index, columns=df.columns, dtype=None, copy=False)
where: data is your numpy array, index is your rows for dataframe, columns is the columns.
其中：数据是您的 numpy 数组，索引是数据框的行，列是列。
回答by jezrael
You can use DataFrameconstructor like: pd.DataFrame(data=raster_arr, index=raster_arr_df.index, columns=raster_arr_df.columns):
您可以使用如下DataFrame构造函数pd.DataFrame(data=raster_arr, index=raster_arr_df.index, columns=raster_arr_df.columns)：
data: numpy ndarray (structured or homogeneous), dict, or DataFrame Dict can contain Series, arrays, constants, or list-like objects
index: Index or array-like Index to use for resulting frame. Will default to np.arange(n) if no indexing information part of input data and no index provided
columns: Index or array-like Column labels to use for resulting frame. Will default to np.arange(n) if no column labels are provided
data: numpy ndarray（结构化或同类）、dict 或 DataFrame Dict 可以包含系列、数组、常量或类似列表的对象
index: 用于结果帧的索引或类似数组的索引。如果没有输入数据的索引信息部分并且没有提供索引，将默认为 np.arange(n)
columns：用于结果帧的索引或类似数组的列标签。如果没有提供列标签，将默认为 np.arange(n)
Sample:
样本：
print raster_arr_df
a b c d
1 NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN
print raster_arr
[[1 1 3 0]
[4 2 6 0]
[4 3 9 5]]
print pd.DataFrame(data=raster_arr, index=raster_arr_df.index, columns=raster_arr_df.columns)
a b c d
1 1 1 3 0
2 4 2 6 0
3 4 3 9 5
