Numpy/Pandas关联2个不同长度的数组

Numpy和Pandas是Python中常用的数据处理库，用于处理和分析大规模数据集。当需要关联两个不同长度的数组时，可以使用Numpy和Pandas提供的功能来实现。

1. Numpy关联两个不同长度的数组： Numpy提供了一些函数来处理两个不同长度的数组之间的关联操作，其中最常用的是np.concatenate()函数。该函数可以将两个数组按照指定的轴进行拼接，生成一个新的数组。

例如，假设有两个数组arr1和arr2，分别表示学生的姓名和对应的成绩，可以使用np.concatenate()函数将它们关联起来：

import numpy as np

arr1 = np.array(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
arr2 = np.array([85, 90, 95])

result = np.concatenate((arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1)), axis=1)
print(result)

输出结果为：

[['Alice' '85']
 ['Bob' '90']
 ['Charlie' '95']]

在这个例子中，我们使用np.concatenate()函数将arr1和arr2按照列的方向进行拼接，生成一个新的二维数组result。其中，arr1.reshape(-1, 1)和arr2.reshape(-1, 1)用于将一维数组转换为二维数组，以便进行拼接操作。

1. Pandas关联两个不同长度的数组： Pandas提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和分析结构化数据。当需要关联两个不同长度的数组时，可以使用Pandas的DataFrame来实现。

例如，假设有两个数组names和scores，分别表示学生的姓名和对应的成绩，可以使用Pandas的DataFrame来关联它们：

import pandas as pd

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
scores = [85, 90, 95]

df = pd.DataFrame({'Name': names, 'Score': scores})
print(df)

输出结果为：

      Name  Score
0    Alice     85
1      Bob     90
2  Charlie     95

在这个例子中，我们使用pd.DataFrame()函数创建了一个DataFrame对象df，其中names和scores分别作为列名和对应的数据。通过打印df，可以看到关联后的结果。

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