У меня есть набор данных, который выглядит следующим образом:
12 , 12 , 12 , 12 #Data 1
16 , 16 , 16 , 16 #Data 2
3 , 3 , 3 , 3 #Data 3
3 , 3 , 3 , 3 ..
2 , 2 , 2 , 2 ..
9 , 9 , 9 , 9 ..
15 , 15 , 15 , 15 ..
, и данные расположены по строкам, как показано.
Теперь мне нужно использовать эти данные в pandas. Проблема, с моим ограниченным знанием, панда читает столбцы данных мудро, а не строки.
Итак (и по какой-то другой причине) я читаю данные в numpy и пытаюсь прочитать массив numpy в pandas как:
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import pandas
names = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"]
data = np.genfromtxt("trial.dat", delimiter=',')
print(type(data))
print(data)
dataset = pandas.DataFrame(data=data, columns=names)
, что давая:
python3 mwe.py
<class 'numpy.ndarray'>
[[12. 12. 12. 12.]
[16. 16. 16. 16.]
[ 3. 3. 3. 3.]
[ 3. 3. 3. 3.]
[ 2. 2. 2. 2.]
[ 9. 9. 9. 9.]
[15. 15. 15. 15.]]
ValueError: Wrong number of items passed 4, placement implies 7
ValueError: Shape of passed values is (7, 4), indices imply (7, 7)
Несоответствие в основном исходит из измерения имен, как с
names = ["A", "B", "C", "D"]
и print (набор данных)
Я получаю:
class 'numpy.ndarray'>
[[12. 12. 12. 12.]
[16. 16. 16. 16.]
[ 3. 3. 3. 3.]
[ 3. 3. 3. 3.]
[ 2. 2. 2. 2.]
[ 9. 9. 9. 9.]
[15. 15. 15. 15.]]
A B C D
0 12.0 12.0 12.0 12.0
1 16.0 16.0 16.0 16.0
2 3.0 3.0 3.0 3.0
3 3.0 3.0 3.0 3.0
4 2.0 2.0 2.0 2.0
5 9.0 9.0 9.0 9.0
6 15.0 15.0 15.0 15.0
Но в Pandas наборе данных я хочу:
A B
12 16
12 16
12 16
12 16
et c, то есть по ряду and-array.
Итак, как я могу прочитать np-ndarray для pandas?