无法将嵌套numpy数组转换为对应行列结构的pandas DataFrame

你可以通过以下两种简单方式完成转换，最终得到维度符合预期的DataFrame：

• 方法1：通过np.vstack将嵌套的一维数组合并为标准二维数组后传入pandas

pd.DataFrame(np.vstack(companyY))

• 方法2：将object类型的numpy数组转为嵌套列表后传入pandas

pd.DataFrame(companyY.tolist())

原方案错误原因 #

1. 使用np.concatenate会将所有内层一维数组直接拼接为单个长一维数组，转换后自然所有值都落在同一列，丢失行分组逻辑。
2. 直接传入dtype为object的numpy数组时，pandas会将每个数组元素视为单个值存储，最终仅生成单列、每行存储完整一维数组的结构。

效果验证 #

以100个长度为50的内层数组为例，两种方法都会先将原数据处理为shape为(100,50)的二维结构，转换得到的DataFrame就是100行50列，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lostsoul