我有 4 個 numpy 陣列，每個陣列有 5 個值。我需要將它們組合成一個資料幀，以便我可以運行 ANOVA 測驗和 Tukey 誠實顯著差異測驗。
陣列是：
low = np.array([59.5, 53.3, 56.8, 63.1, 58.7]) # 1.6 nmhos/cm
med = np.array([55.2, 59.1, 52.8, 54.5, np.nan]) # 3.8
medh = np.array([51.7, 48.8, 53.9, 49.0, np.nan]) # 6.0
high = np.array([44.6, 48.5, 41.0, 47.3, 46.1]) # 10.2
我需要將這些組合成一個資料框，列印時會產生以下內容：
Yield EC
0 59.5 Low
1 53.3 Low
2 56.8 Low
3 63.1 Low
4 58.7 Low
5 55.2 Med
6 59.1 Med
7 52.8 Med
8 54.5 Med
9 NaN Med
10 51.7 Medh
11 48.8 Medh
12 53.9 Medh
13 49.0 Medh
14 NaN Medh
15 44.6 high
16 48.5 high
17 41.0 high
18 47.3 high
19 46.1 high
實作這一目標的最佳方法是什么？我嘗試組合成一個 numpy 陣列并將其傳遞到資料幀中，但我收到錯誤訊息“必須通過二維輸入”
data_vals = np.array([[low],[med],[medh],[high]])
tomato_df = pd.DataFrame(data = data_vals)
uj5u.com熱心網友回復：
一種方法是簡單地使用嵌套的 for 回圈：
res = (
pd.DataFrame([[v, name] for arr, name in zip([low, med, medh, high], ["Low", "Med", "Medh", "High"]) for v in arr],
columns=["Yield", "EC"]))
print(res)
輸出
Yield EC
0 59.5 Low
1 53.3 Low
2 56.8 Low
3 63.1 Low
4 58.7 Low
5 55.2 Med
6 59.1 Med
7 52.8 Med
8 54.5 Med
9 NaN Med
10 51.7 Medh
11 48.8 Medh
12 53.9 Medh
13 49.0 Medh
14 NaN Medh
15 44.6 High
16 48.5 High
17 41.0 High
18 47.3 High
19 46.1 High
uj5u.com熱心網友回復：
您需要將它們轉換為資料幀，然后append：
df_low = pd.DataFrame(low)
df_low['EC'] = 'Low'
df_med = pd.DataFrame(med)
df_med['EC'] = 'Med'
df_medh = pd.DataFrame(medh)
df_medh['EC'] = 'Medh'
df_high = pd.DataFrame(high)
df_high['EC'] = 'High'
df = df_low.append([df_med,df_medh, df_high])
df.rename(columns={ df.columns[0]: 'yield'}, inplace = True)
df
yield EC
0 59.5 Low
1 53.3 Low
2 56.8 Low
3 63.1 Low
4 58.7 Low
0 55.2 Med
1 59.1 Med
2 52.8 Med
3 54.5 Med
4 NaN Med
0 51.7 Medh
1 48.8 Medh
2 53.9 Medh
3 49.0 Medh
4 NaN Medh
0 44.6 High
1 48.5 High
2 41.0 High
3 47.3 High
4 46.1 High
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