如何将多个numpy数组组合成一个数据帧?

Question

我有四个numpy数组，每个数组有5个值。我需要将它们组合成一个数据框架，以便我可以运行ANOVA测试和Tukey诚实显著差异测试。

数组是:

low = np.array([59.5, 53.3, 56.8, 63.1, 58.7]) # 1.6 nmhos/cm
med = np.array([55.2, 59.1, 52.8, 54.5, np.nan]) # 3.8
medh = np.array([51.7, 48.8, 53.9, 49.0, np.nan]) # 6.0
high = np.array([44.6, 48.5, 41.0, 47.3, 46.1]) # 10.2

和我需要将它们组合成一个数据帧，打印时将产生以下内容:

Yield  EC  
0        59.5   Low      
1        53.3   Low  
2        56.8   Low  
3        63.1   Low    
4        58.7   Low  
5        55.2   Med  
6        59.1   Med  
7        52.8   Med  
8        54.5   Med  
9        NaN    Med  
10       51.7   Medh  
11       48.8   Medh  
12       53.9   Medh  
13       49.0   Medh  
14       NaN    Medh  
15       44.6   high  
16       48.5   high  
17       41.0   high  
18       47.3   high  
19       46.1   high  

实现这一目标的最佳方法是什么?我曾尝试组合成一个numpy数组并将其传递到一个数据帧，但我得到错误信息"必须传递二维输入">

data_vals = np.array([[low],[med],[medh],[high]])
tomato_df = pd.DataFrame(data = data_vals)

Answer 1

一种方法是使用嵌套的for循环:

res = (
pd.DataFrame([[v, name] for arr, name in zip([low, med, medh, high], ["Low", "Med", "Medh", "High"]) for v in arr],
columns=["Yield", "EC"]))
print(res)

Yield    EC
0    59.5   Low
1    53.3   Low
2    56.8   Low
3    63.1   Low
4    58.7   Low
5    55.2   Med
6    59.1   Med
7    52.8   Med
8    54.5   Med
9     NaN   Med
10   51.7  Medh
11   48.8  Medh
12   53.9  Medh
13   49.0  Medh
14    NaN  Medh
15   44.6  High
16   48.5  High
17   41.0  High
18   47.3  High
19   46.1  High

Answer 2

您需要将它们转换为dataframe，然后append:

df_low = pd.DataFrame(low)
df_low['EC'] = 'Low'
df_med = pd.DataFrame(med)
df_med['EC'] = 'Med'
df_medh = pd.DataFrame(medh)
df_medh['EC'] = 'Medh'
df_high = pd.DataFrame(high)
df_high['EC'] = 'High'
df = df_low.append([df_med,df_medh, df_high])
df.rename(columns={ df.columns[0]: 'yield'}, inplace = True)
df
yield   EC
0   59.5    Low
1   53.3    Low
2   56.8    Low
3   63.1    Low
4   58.7    Low
0   55.2    Med
1   59.1    Med
2   52.8    Med
3   54.5    Med
4   NaN     Med
0   51.7    Medh
1   48.8    Medh
2   53.9    Medh
3   49.0    Medh
4   NaN     Medh
0   44.6    High
1   48.5    High
2   41.0    High
3   47.3    High
4   46.1    High