将numpy数组转换为pandas数据框

Question

我有一个大小的numpy数组，31x36我想转换为pandas数据框以对其进行处理。我正在尝试使用以下代码对其进行转换：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.array(range(1, 31)),
          columns=np.array(range(1, 36)))

但是，我收到以下错误：

ValueError：传递的值的形状为（36，31），索引暗示（35，30）

我该如何解决该问题并正确进行转换？

Answer 1

至于您尝试失败的原因，范围相差1

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.array(range(1, 32)),
          columns=np.array(range(1, 37)))

由于最后一个值不包含在范围内

其实看看您在做什么，就可以做到：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.arange(1, 32)),
          columns=np.arange(1, 37)))

或纯pandas：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=pd.RangeIndex(range(1, 32)),
          columns=pd.RangeIndex(range(1, 37)))

另外，如果您未指定索引和列参数，则会创建一个自动生成的索引和列，其起始于0。不清楚为什么需要他们从头开始1

您还可能没有传递索引和列参数，而只是在构造后对其进行了修改：

In[9]:
df = pd.DataFrame(adaption)
df.columns = df.columns+1
df.index = df.index + 1
df

Out[9]: 
          1         2         3         4         5         6
1 -2.219072 -1.637188  0.497752 -1.486244  1.702908  0.331697
2 -0.586996  0.040052  1.021568  0.783492 -1.263685 -0.192921
3 -0.605922  0.856685 -0.592779 -0.584826  1.196066  0.724332
4 -0.226160 -0.734373 -0.849138  0.776883 -0.160852  0.403073
5 -0.081573 -1.805827 -0.755215 -0.324553 -0.150827 -0.102148