comment puis-je convertir un tableau numpy pour les pandas dataframe

Comment puis-je convertir un tableau numpy pour une pandas dataframe?

par exemple:

test = np.array([[1,2],[2,3]])
test2 = np.array([[2,4],[2,5]])

:

pd.DataFrame({'test':[[1,2],[2,3]],
              'test2':[[2,4],[2,5]]})

     test   test2
0  [1, 2]  [2, 4]
1  [2, 3]  [2, 5]
Il serait beaucoup mieux d'avoir quatre séparer les colonnes contenant chacune un nombre entier. De cette façon, vous pouvez prendre avantage de l'efficacité de l'saisis à des opérations telles que sum(), diff(), etc.
Je veux avoir des listes, car je vais créer une nouvelle colonne de test et test2
il serait préférable de modifier votre approche pour faire face avec des valeurs uniques dans des colonnes distinctes.

OriginalL'auteur I am not George | 2015-04-30

  1. 4

    Bien que vous pourriez utiliser 

    In [85]: pd.DataFrame({'test':test.tolist(), 'test2':test2.tolist()})
Out[85]: 
     test   test2
0  [1, 2]  [2, 4]
1  [2, 3]  [2, 5]

    calcul sur les tableaux NumPy serait probablement beaucoup plus rapide que l'équivalent d'un calcul effectué sur une Pandas DataFrame dont les colonnes contiennent des listes Python.

    OriginalL'auteur unutbu

  2. 0

    Si ces numpy tableaux ont la même longueur, alors Panneau peut être préférable:

    In [11]: p = pd.Panel({"test": test, "test2": test2})

In [12]: p
Out[12]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 2 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: test to test2
Major_axis axis: 0 to 1
Minor_axis axis: 0 to 1

In [13]: p["test"]  # a DataFrame
Out[13]:
   0  1
0  1  2
1  2  3

    OriginalL'auteur Andy Hayden