<p>您只需使用<code>concat</code>并传递param<code>axis=1</code>,将数组追加为列:</p>
<pre><code>In [49]:
array1 = np.linspace(1,20,10)
array2 = np.linspace(12,230,10)
array3 = np.linspace(7,82,20)
array4 = np.linspace(6,55,20)
pd.concat([pd.DataFrame(array1), pd.DataFrame(array2), pd.DataFrame(array3), pd.DataFrame(array4)], axis=1)
Out[49]:
0 0 0 0
0 1.000000 12.000000 7.000000 6.000000
1 3.111111 36.222222 10.947368 8.578947
2 5.222222 60.444444 14.894737 11.157895
3 7.333333 84.666667 18.842105 13.736842
4 9.444444 108.888889 22.789474 16.315789
5 11.555556 133.111111 26.736842 18.894737
6 13.666667 157.333333 30.684211 21.473684
7 15.777778 181.555556 34.631579 24.052632
8 17.888889 205.777778 38.578947 26.631579
9 20.000000 230.000000 42.526316 29.210526
10 NaN NaN 46.473684 31.789474
11 NaN NaN 50.421053 34.368421
12 NaN NaN 54.368421 36.947368
13 NaN NaN 58.315789 39.526316
14 NaN NaN 62.263158 42.105263
15 NaN NaN 66.210526 44.684211
16 NaN NaN 70.157895 47.263158
17 NaN NaN 74.105263 49.842105
18 NaN NaN 78.052632 52.421053
19 NaN NaN 82.000000 55.000000
</code></pre>
<p>然后你可以像平常一样把这个写出来</p>
^{pr2}$