如何调整ndarray维度以成功创建Pandas DataFrame？

问题场景 #

从字典创建pandas DataFrame时，字典内包含两个ndarray，形状分别为(325,)和(325,1)，运行代码触发如下错误：

ValueError: Per-column arrays must each be 1-dimensional

调整数组维度的两种可行方案 #

只需将两个数组的维度统一，就能成功创建DataFrame，以下是两种常用方法：

方案1：把(325,1)的二维数组降为一维 #

通过numpy的ravel()、flatten()方法或索引切片实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设字典名为data_dict，其中一个数组对应键为'col_a'（一维），另一个为'col_b'（二维）
data_dict['col_b'] = data_dict['col_b'].ravel()  # 替代写法：data_dict['col_b'].flatten() 或 data_dict['col_b'][:, 0]

df = pd.DataFrame(data_dict)

方案2：把(325,)的一维数组升为二维 #

通过numpy的reshape()方法或np.newaxis实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设字典名为data_dict，'col_a'是一维数组，'col_b'是二维数组
data_dict['col_a'] = data_dict['col_a'].reshape(-1, 1)  # 替代写法：data_dict['col_a'][:, np.newaxis]

df = pd.DataFrame(data_dict)

补充说明 #

两种方案都能满足pandas的要求，更推荐方案1，因为DataFrame的列本质是一维数据结构，降维处理更贴合实际使用场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PW14