擅长:python、mysql、java
<p>您可以将每个np(Numpy)数组转换为pd(Pandas)数据帧,然后使用pd.concat进行concat</p>
<pre><code>at1=[43,54.5,40.4]
at2=[-0.33333,4,0.4]
at3=[91.3333,79,85.6]
at4=[-4,0,0.2]
at5=[31.3333,12,31.6]
at6=[1.33333,5.5,1.6]
at7=[48.6667,24,45]
at8=[59.6667,67,53.4]
at9=[11.3333,43,8.8]
base_at=np.array([at1,at2,at3,at4,at5,at6,at7,at8,at9])
</code></pre>
<p>这是你的安排</p>
<pre><code>at10=np.array([43,25,2])
at11=np.array([-3,5,20])
</code></pre>
<p>这些分别是您的阵列2和阵列3</p>
<pre><code>at10_df=pd.DataFrame(at10).T
base_at_df=pd.DataFrame(base_at)
at11_df=pd.DataFrame(at11).T
</code></pre>
<p>您将所有三个阵列转换为各自的数据帧</p>
<pre><code>pd.concat([base_at_df,at10_df,at11_df])
</code></pre>
<p>这是由三个阵列组成的数据帧</p>
<p>这是解决方案,我没有更改列的名称,我想您可以从这里开始处理</p>