将一个数组列表作为列添加到具有相同列索引的 pandas 数据帧中

Question

我有一个数组列表（一维numpy数组）（a_）和一个列表（l_），想要创建一个DataFrame，以它们作为它的列。它们看起来像这样：

a_: [array([381]), array([376]), array([402]), array([400])...]
l_: [1.5,2.34,4.22,...]

我可以通过以下方式完成：

df_l = pd.DataFrame(l_)
df_a = pd.DataFrame(a_)
df = pd.concat([df_l, df_a], axis=1)

有没有更短的方法？我尝试使用pd.append：

df_l = pd.DataFrame(l_)
df_l = df_l.append(a_)

然而，由于列索引都为0，它将a_添加到数据帧列的末尾，导致只有一列。是否有类似这样的东西：

l_ = l_.append(a_).reset(columns)

可以为附加的数组设置新的列索引？显然，这种方法行不通！

期望输出结果如下：

  0       0
0 1.50    381
1 2.34    376
2 4.22    402 

...

谢谢。

- PyLearner

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谢谢分享。非常好的例子，易于理解...对我很有帮助！！ - Amir Md Amiruzzaman

Answer 1

建议：

df_l = pd.DataFrame(l_) 
df_1['a_'] = pd.Series(a_list, index=df_1.index)

示例 #1：

L = list(data)
A = list(data)
data_frame = pd.DataFrame(L) 
data_frame['A'] = pd.Series(A, index=data_frame.index)

示例2 - 相同的系列长度（创建系列并将索引设置为与现有数据帧相同）：

In [33]: L = list(item for item in range(10))

In [34]: A = list(item for item in range(10,20))

In [35]: data_frame = pd.DataFrame(L,columns=['L'])

In [36]: data_frame['A'] = pd.Series(A, index=data_frame.index)

In [37]: print data_frame

   L   A
0  0  10
1  1  11
2  2  12
3  3  13
4  4  14
5  5  15
6  6  16
7  7  17
8  8  18
9  9  19

示例3-不同的序列长度（创建序列并让pandas处理索引匹配）：

In [45]: not_same_length = list(item for item in range(50,55))

In [46]: data_frame['nsl'] = pd.Series(not_same_length)

In [47]: print data_frame

   L   A  nsl
0  0  10   50
1  1  11   51
2  2  12   52
3  3  13   53
4  4  14   54
5  5  15  NaN
6  6  16  NaN
7  7  17  NaN
8  8  18  NaN
9  9  19  NaN

根据您的评论，看起来您想将列表添加到另一个列表中。我假设它们是以列表结构存在的，因为在Python中array()不是一种方法。要实现这个功能，您需要执行以下操作：

In [63]: A = [[381],[376], [402], [400]]

In [64]: A = [inner_item for item in A for inner_item in item]

In [65]: print A

[381, 376, 402, 400]

然后使用新数组创建Series，并按照上述步骤将其添加到您的数据框中。

- kennes

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非常感谢@kennes913，它起作用了，但是我的数组是这样的[array([381]), array([376])...]，所以你的答案给出了一个类似于[381]，[376]...的列。那么我该如何去掉括号呢？ - PyLearner

我不清楚问题在哪里。你能打印输出吗？ - kennes

实际上你的答案是有效的，但我觉得我没有很好地解释我的问题。我现在已经更新了它。我有两个列表，问题出在 a_ 列表上，它是一个数组的列表（a_: [array([381]), array([376]), array([402]), array([400])...]），所以使用你的答案输出是：[381]，[376]，[402]...，而我想要得到的是：381，376，402...。希望我表达清楚了。 - PyLearner

谢谢你，但不用了。我已经有解决方案了，就是将这两个列表都转换为数据框，然后使用pd.concat，正如问题中所解释的那样。我想知道是否有更有效的方法。你的答案确实很有用，但会增加代码行数。无论如何，感谢你的时间。 - PyLearner