读取熊猫数据帧中的 np 数组

Question

我有一组数据，如下所示：12 , 12 , 12 , 12    #Data 116 , 16 , 16 , 16    #Data 23  , 3  , 3  , 3     #Data 33  , 3  , 3  , 3     ..2  , 2  , 2  , 2     ..9  , 9  , 9  , 9     ..15 , 15 , 15 , 15    ..并且数据是按行排列的，如图所示。现在，我需要在 中使用这些数据。问题是，以我有限的知识，panda按列读取数据，而不是按行读取。pandas因此，（出于其他原因），我读取了数据，并试图将numpy数组读取给熊猫：numpy#!/usr/bin/env python3import numpy as npimport pandasnames = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"]data = np.genfromtxt("trial.dat", delimiter=',')print(type(data))print(data)dataset = pandas.DataFrame(data=data, columns=names)这是给予：python3 mwe.py <class 'numpy.ndarray'>[[12. 12. 12. 12.] [16. 16. 16. 16.] [ 3.  3.  3.  3.] [ 3.  3.  3.  3.] [ 2.  2.  2.  2.] [ 9.  9.  9.  9.] [15. 15. 15. 15.]]ValueError: Wrong number of items passed 4, placement implies 7ValueError: Shape of passed values is (7, 4), indices imply (7, 7)不匹配基本上来自名称维度，如names = ["A", "B", "C", "D"]和打印（数据集）我得到：class 'numpy.ndarray'>[[12. 12. 12. 12.] [16. 16. 16. 16.] [ 3.  3.  3.  3.] [ 3.  3.  3.  3.] [ 2.  2.  2.  2.] [ 9.  9.  9.  9.] [15. 15. 15. 15.]]      A     B     C     D0  12.0  12.0  12.0  12.01  16.0  16.0  16.0  16.02   3.0   3.0   3.0   3.03   3.0   3.0   3.0   3.04   2.0   2.0   2.0   2.05   9.0   9.0   9.0   9.06  15.0  15.0  15.0  15.0但是在熊猫数据集中，我想要：A    B 12   1612   1612   1612   16 等，即沿着行和数组。那么，我怎么能读出熊猫的np-ndarray呢？

Answer 1

转置np_array

dataset = pandas.DataFrame(data=data.T, columns=names)