以下代码从第一个轴上的3D阵列生成pandas.DataFrame。我手动创建列名(定义cols(：有没有更内置的方法可以做到这一点(以避免潜在的错误，例如关于C顺序(？
-->我正在寻找一种方法来保证在reshape操作之后索引的顺序的尊重(这里它依赖于range(nrow)和range(ncol)上迭代的正确顺序(。
import numpy as np
import pandas as pd
nt = 6 ; nrow = 4 ; ncol = 3 ; shp = (nt, nrow, ncol)
np.random.seed(0)
a = np.array(np.random.randint(0, 1000, nt*nrow*ncol)).reshape(shp)
# This is the line I think should be improved --> any numpy function or so?
cols = [str(i) + '-' + str(j) for i in range(nrow) for j in range(ncol)]
adf = pd.DataFrame(a.reshape(nt, -1), columns = cols)
print(adf)
0-0 0-1 0-2 1-0 1-1 1-2 2-0 2-1 2-2 3-0 3-1 3-2
0 684 559 629 192 835 763 707 359 9 723 277 754
1 804 599 70 472 600 396 314 705 486 551 87 174
2 600 849 677 537 845 72 777 916 115 976 755 709
3 847 431 448 850 99 984 177 755 797 659 147 910
4 423 288 961 265 697 639 544 543 714 244 151 675
5 510 459 882 183 28 802 128 128 932 53 901 550
编辑
说明我为什么不喜欢我的解决方案——制作一个技术上有效但产生错误结果的代码太容易了(反转i和j或nrow和ncol(：
wrongcols1 = [str(i) + '-' + str(j) for i in range(ncol) for j in range(nrow)]
adf2 = pd.DataFrame(a.reshape(nt, -1), columns=wrongcols1)
print(adf2)
0-0 0-1 0-2 0-3 1-0 1-1 1-2 1-3 2-0 2-1 2-2 2-3
0 684 559 629 192 835 763 707 359 9 723 277 754
1 804 599 70 472 600 396 314 705 486 551 87 174
2 600 849 677 537 845 72 777 916 115 976 755 709
3 847 431 448 850 99 984 177 755 797 659 147 910
4 423 288 961 265 697 639 544 543 714 244 151 675
5 510 459 882 183 28 802 128 128 932 53 901 550
wrongcols2 = [str(j) + '-' + str(i) for i in range(nrow) for j in range(ncol)]
adf3 = pd.DataFrame(a.reshape(nt, -1), columns=wrongcols2)
print(adf3)
0-0 1-0 2-0 0-1 1-1 2-1 0-2 1-2 2-2 0-3 1-3 2-3
0 684 559 629 192 835 763 707 359 9 723 277 754
1 804 599 70 472 600 396 314 705 486 551 87 174
2 600 849 677 537 845 72 777 916 115 976 755 709
3 847 431 448 850 99 984 177 755 797 659 147 910
4 423 288 961 265 697 639 544 543 714 244 151 675
5 510 459 882 183 28 802 128 128 932 53 901 550
试试这个，看看它是否适合您的用例：
通过np.indices、np.dstack和np.vstack:的组合生成列
columns = np.vstack(np.dstack(np.indices((nrow, ncol))))
array([[0, 0],
[0, 1],
[0, 2],
[1, 0],
[1, 1],
[1, 2],
[2, 0],
[2, 1],
[2, 2],
[3, 0],
[3, 1],
[3, 2]])
现在通过映射、联接和列表理解的组合转换为字符串：
columns = ["-".join(map(str, entry)) for entry in columns]
['0-0',
'0-1',
'0-2',
'1-0',
'1-1',
'1-2',
'2-0',
'2-1',
'2-2',
'3-0',
'3-1',
'3-2']
让我们知道进展如何。
您可以尝试使用pd.MultiIndex来构建层次结构。
首先将您的cols重新定义为tuples:的list
cols = [(i, j) for i in range(nrow) for j in range(ncol)]
然后用cols:构造多索引
multi_cols = pd.MultiIndex.from_tuples(cols)
并构建数据帧：
adf = pd.DataFrame(a.reshape(nt, -1), columns=multi_cols)
结果：
0 1 2 3
0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2
0 684 559 629 192 835 763 707 359 9 723 277 754
1 804 599 70 472 600 396 314 705 486 551 87 174
2 600 849 677 537 845 72 777 916 115 976 755 709
3 847 431 448 850 99 984 177 755 797 659 147 910
4 423 288 961 265 697 639 544 543 714 244 151 675
5 510 459 882 183 28 802 128 128 932 53 901 550
元素访问：
print(adf[1][2][0])
>>> 763