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 1

16 , 16 , 16 , 16    #Data 2

3  , 3  , 3  , 3     #Data 3

3  , 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 python3

import numpy as np

import pandas

names = ["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 7

ValueError: 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     D

0  12.0  12.0  12.0  12.0

1  16.0  16.0  16.0  16.0

2   3.0   3.0   3.0   3.0

3   3.0   3.0   3.0   3.0

4   2.0   2.0   2.0   2.0

5   9.0   9.0   9.0   9.0

6  15.0  15.0  15.0  15.0

但是在熊猫数据集中，我想要：

A    B 

12   16

12   16

12   16

12   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_arraydataset&nbsp;=&nbsp;pandas.DataFrame(data=data.T,&nbsp;columns=names)