我需要将两个 pandas DataFrame 连接到一个三维 np.array。例如这些数据框
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4,5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [10, 20, 30], 'col2': [40,50,60]})
应该连接到 np.array [[[1,10],[2,20],[3,30]],[[4,40],[5,50],[6,60]]]。
我最初的想法是使用以下公式压缩 DataFrame:
dfnew=df1.copy()
for i in range(len(dfnew.columns)):
dfnew[dfnew.columns[i]]=list(map(list, zip(df1.iloc[:,i],df2.iloc[:,i])))
不幸的是,这不起作用,因为它创建了一个包含列表的二维数组:
array([[list([1, 10]), list([4, 40])],
[list([2, 20]), list([5, 50])],
[list([3, 30]), list([6, 60])]], dtype=object)
np.array(dfnew).shape -> (3,2)
由于数组的形状不是三维的,所以我不能在下面的过程中使用数组。
你能帮我把二维数组转换成三维数组吗?或者你有其他解决问题的方法吗?
非常感谢你!
开心每一天1111
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