将3个shape为(6,1)的数组合并为3列DataFrame，reshape报错如何解决？

错误原因 #

你报错的核心是传入数据的维度和指定列数不匹配：
你将3个shape为(6,1)的数组堆叠后reshape为(3,6)，得到的是3行6列的数组，但你指定的columns参数只有3个字段，pandas默认传入数据的每一行对应一条样本、列数需要和字段数一致，自然触发维度不匹配报错。
而且就算你调整列数凑过报错，这么reshape得到的数据顺序也是错的：你是把三个数组整体堆叠后拉平，无法实现「每个数组对应一列」的需求。

正确实现方案 #

方案1：直接传字典生成DataFrame（最简便） #

用字典指定列名和对应数据，搭配flatten()把(6,1)的二维数组转为一维数组即可：

df = pd.DataFrame({
    'Sigma': array_1.flatten(),
    'x': array_2.flatten(),
    'y': array_3.flatten()
})

方案2：先按列拼接numpy数组再转DataFrame #

如果需要先处理合并后的数组，可以用np.column_stack直接按列拼接三个数组，得到(6,3)的二维数组（6行3列，刚好对应6条样本3个字段），再转DataFrame：

# 按列拼接三个数组，得到shape为(6,3)的结果
arr = np.column_stack([array_1, array_2, array_3])
df = pd.DataFrame(data=arr, columns=['Sigma', 'x', 'y'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luckasino