将NumPy数组转换为带头文件的Pandas数据框架

将NumPy数组转换为带头文件的Pandas数据框架可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 构造函数。DataFrame 是一个二维的数据结构，每列可能拥有不同的数据类型。

具体步骤如下：

步骤一：导入库

import pandas as pd
import numpy as np

步骤二：创建NumPy数组

np_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

步骤三：创建头文件

header = ['A', 'B', 'C']

步骤四：将数组和头文件传递给Pandas DataFrame构造函数

df = pd.DataFrame(np_arr, columns=header)

最终结果将是一个带有头文件的 Pandas 数据框架，数据框架的每一列都将具有一个与头文件相对应的名称。

示例一：

import pandas as pd
import numpy as np

np_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
header = ['A', 'B', 'C']

df = pd.DataFrame(np_arr, columns=header)
print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

示例二：

import pandas as pd
import numpy as np

np_arr = np.array([['张三', 25], ['李四', 30], ['王五', 35]])
header = ['姓名', '年龄']

df = pd.DataFrame(np_arr, columns=header)
print(df)

输出：

   姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35

这个示例展示了使用不同的数据类型创建 Pandas 数据框架。在这个例子中，字符串和数字值创建了一个包含两列的数据框架。