Para convertir una array numpy en un marco de datos de pandas, usamos la función pandas.DataFrame() de la biblioteca de Python Pandas.
Sintaxis: pandas.DataFrame(datos=Ninguno, índice=Ninguno, columnas=Ninguno)
Parámetros:
datos: numpy ndarray, dict o dataframe
index: índice para
las columnas del marco de datos resultante: etiquetas de columna para el marco de datos resultante
Ejemplo 1 :
import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.random.rand(4, 3)
print("Numpy array:")
print(arr)
# convert numpy array to dataframe
df = pd.DataFrame(arr, columns =['A', 'B', 'C'])
print("\nPandas DataFrame: ")
df
Producción:
Ejemplo 2:
import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.random.rand(6).reshape(2, 3)
print("Numpy array:")
print(arr)
# convert numpy array to dataframe
df = pd.DataFrame(arr, columns =['C1', 'C2', 'C3'])
print("\nPandas DataFrame: ")
df
Producción:
Ejemplo 3:
import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.array([[1, 2], [4, 5]])
print("Numpy array:")
print(arr)
# convert numpy array to dataframe
df = pd.DataFrame(data = arr, index =["row1", "row2"],
columns =["col1", "col2"])
print("\nPandas DataFrame: ")
df
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por devanshigupta1304 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA