我有以下名为的资料框df1：

现在，假设我还有以下空白 3D 阵列（目前仅作为占位符创建）：

array1 = np.zeros((10,3,2))

随着df1在具有相同数量的行和列的，我怎么能代替一号“面板”（十“板”）array1与df1？

uj5u.com热心网友回复：

试试这个：

array1[0] = df1

输出：

>>> array1
array([[[ 5., 10.],
        [15., 20.],
        [25., 30.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

        ...

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])

uj5u.com热心网友回复：

您可以直接将 DataFrame 分配给第一个“面板”：

array1[0] = df

print(array1)
# Output:
[[[ 5. 10.]
  [15. 20.]
  [25. 30.]]

 [[ 0.  0.]
  [ 0.  0.]
  [ 0.  0.]]

 [[ 0.  0.]
  [ 0.  0.]
  [ 0.  0.]]
# ...followed by 7 more identical 3x2 zero matrices

出于习惯，我首先尝试了array1[0, :, :] = df.to_numpy()，据我所知，它给出了相同的结果，但其意图更明确。

uj5u.com热心网友回复：

你可以直接分配像richardec提到的

array1[0] = df1

你也可以试试这个来了解内部发生了什么

array=np.array(df)
array1[0]=array

两种情况下的输出相同

array([[[ 5., 10.],
        [15., 20.],
        [25., 30.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])