我有一個二維熊貓資料框，它的索引值為“1, 2, 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN'” 和資料 [10, 20, 30, 40, 50 , 60 ]。現在我想構建一個維度為 (3,2) 的 numpy 陣列。在陣列第一維的第一個條目中，應分配資料幀的前兩個值。在第一個維度的第二個條目中，應分配資料幀的第三個和第四個值，依此類推。
所以實際上新陣列應該是這樣的
我使用以下代碼進行了嘗試，但沒有奏效，因為我收到了“KeyError: 0”
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'col1': [1, 2, 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN'], 'col2': [10, 20, 30, 40, 50 , 60]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
df1 = df1.set_index('col1')
firstDimensionOfTheArray = 3
secondDimensionOfTheArray = 2
array = np.zeros((firstDimensionOfTheArray, secondDimensionOfTheArray))
for i in range (0, firstDimensionOfTheArray):
for j in range (0, secondDimensionOfTheArray):
array [i, j] = df1 ['col2'] [i * secondDimensionOfTheArray j]
你有什么想法，怎么做？
uj5u.com熱心網友回復：
要構建 numpy 陣列，請使用to_numpy和reshape：
df1['col2'].to_numpy().reshape((2,3), order='F')
輸出：
array([[10, 30, 50],
[20, 40, 60]])
現在，要創建一個新的資料框，請將上面的內容包裝在一個 DataFrame 建構式中：
import string
pd.DataFrame(df1['col2'].to_numpy().reshape((2,3), order='F'),
# the two lines below are only needed if you want
# the same indexes as in your image
index=list(df1.index[:2]),
columns=list(string.ascii_uppercase[:3])
)
輸出：
A B C
1 10 30 50
2 20 40 60
uj5u.com熱心網友回復：
使用SO answer，可以通過添加iloc以下內容來解決您撰寫的代碼的問題：
array[i, j] = df1['col2'].iloc[i * secondDimensionOfTheArray j]
或使用iat代替iloc. 該解決方案將為您的示例獲得結果：
[[10. 20.]
[30. 40.]
[50. 60.]]
然后您只需轉置即可獲得所需的結果array：
array = array.T
輸出：
[[10. 30. 50.]
[20. 40. 60.]]
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