如何使用Python的NumPy旋转二维数组？实操问题求助

从输入输出的结构来看，你需要的是顺时针旋转90度的二维数组操作，你当前用切片相加的方式完全不符合旋转逻辑，自然无法得到正确结果。

Pandas DataFrame旋转实现 #

如果要将整个DataFrame顺时针旋转90度，直接通过转置+行反转即可实现：

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("/content/pipe2.csv")

# 顺时针旋转90度
rotated_df = df.T.iloc[::-1]

# 同步到相关场景只需复用rotated_df对象即可，比如赋值给其他依赖变量
# related_scene_data = rotated_df.copy()

自定义区域旋转（针对你代码中的切片区域） #

你原代码里的iloc[6:10]和iloc[13:20]行数不匹配（4行 vs 7行），这本身就会导致相加结果出现大量NaN，而且这不是旋转的正确操作。如果只需要处理指定行的子区域，示例如下：

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("/content/pipe2.csv")

# 提取同维度的目标子区域（示例为第6-9行的所有列）
sub_df = df.iloc[6:10, :]
# 旋转子区域
rotated_sub = sub_df.T.iloc[::-1]

# 将旋转后的子区域同步回原DataFrame或其他场景，需保证维度匹配

原代码错误点 #

• 维度不匹配：iloc[6:10]取4行，iloc[13:20]取7行，索引对齐后会产生大量缺失值
• 逻辑错误：数值相加不是二维数组旋转的正确方式，旋转需要对行列进行重组而非数值运算

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rohin