如何将4D NumPy数组转换为指定结构的Pandas DataFrame？

步骤说明 #

原NumPy数组为4维结构(2, 1, 5, 4)，需先去除长度为1的冗余维度，再将数组展平为二维结构，最后转换为指定列名的Pandas DataFrame。

代码实现 #

import numpy as np
import pandas as pd

# 原4D数组
A = np.array([
            [[[0, 1, 2, 3],
              [3, 0, 1, 2],
              [2, 3, 0, 1],
              [1, 3, 2, 1],
              [1, 2, 3, 0]]],
            
            [[[9, 8, 7, 6],
              [5, 4, 3, 2],
              [0, 9, 8, 3],
              [1, 9, 2, 3],
              [1, 0, -1, 2]]]])

# 去除长度为1的维度，得到shape为(2,5,4)的数组
squeezed_A = np.squeeze(A)
# 展平为二维数组，行数自动计算，列数固定为4
flattened_A = squeezed_A.reshape(-1, 4)
# 创建DataFrame并指定列名
df = pd.DataFrame(flattened_A, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

print(df)

输出结果 #

A  B  C  D
0  0  1  2  3
1  3  0  1  2
2  2  3  0  1
3  1  3  2  1
4  1  2  3  0
5  9  8  7  6
6  5  4  3  2
7  0  9  8  3
8  1  9  2  3
9  1  0 -1  2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amina Umar