使用numpy合并矩阵时如何保留原有index？

方案1：使用pandas合并（推荐） #

numpy原生ndarray没有内置index属性，你提到的带index的矩阵本质是pandas的Series或DataFrame结构，用pandas自带的合并方法可以自动保留、对齐index。

import pandas as pd

# 按列合并两个带index的序列/数据框，自动对齐index
Final_Score = pd.concat([NIM, total_score.rename("Total Score")], axis=1)

• 如果后续需要转成numpy数组，可以单独提取index和数值部分：

  # 提取原有index
  saved_index = Final_Score.index.to_numpy()
  # 提取数值矩阵
  score_array = Final_Score.to_numpy()
  

方案2：纯numpy手动保留index #

如果一定要用numpy的hstack方法，可以把index作为单独一列合并到最终矩阵中：

import numpy as np

# 提取index并转为100×1的列向量
index_col = NIM.index.to_numpy().reshape(-1, 1)
# 合并时加入index列，最终矩阵为100×3结构：第一列为index，后两列为对应数据
Final_Score = np.hstack((index_col, NIM.to_numpy(), np.atleast_2d(total_score).T))

• 注意：使用该方法前需要先确认两个原始矩阵的index顺序完全一致，否则会出现数据和index不匹配的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Justin Habel Kiswanto