配列を効率的にデータフレームに渡すには？

Question

データフレームDF1の列でPCAを実行しており、主成分の配列を返します。 DF1と同じインデックスを持ち、プリンシパルコンポーネントの配列からの値を含むデータフレームDF2を作成したいとします。

DF1= 
        v1  v2  v3 
    2014-01-02 0.58  0.89 -0.19 
    2014-01-03 -1.96  0.59  1.24 
    2014-01-04 2.06 -0.15  3.54 
    2014-01-05 0.31  1.25 -2.42 
    2014-01-06 1.31  0.33  0.89 
    ...   ...  ...  ... 

PCs= 
array([[ 0.14411173, -0.25557942, 0.08295314, ..., -0.24914411, 
     -0.35242784, 0.17412245], 
     [ 0.15391876, -0.3063616 , -0.62369197, ..., 0.18915513, 
     -0.39056901, 0.23227158], 
     [-0.00493105, -0.31936978, 0.35831582, ..., -0.2781707 , 
     -0.29810411, 0.27513239], 
     [-0.5870741 , 0.16183593, 0.10528634, ..., -0.21776753, 
     -0.30365561, 0.17920256], 
     [-0.6353732 , -0.28649561, -0.21702067, ..., 0.36312823, 
     -0.11915208, -0.36003616]]) 

から

（パソコンの配列で、各行がPCである） は、効率的にデータフレームにパソコンの配列を置くためにどのように

DF2= 
          PC1   PC2   PC3 
     2014-01-02 0.14411173 -0.15391876 ... 
     2014-01-03 0.25557942 -0.39056901 
     2014-01-04 ... 
     2014-01-05 
     2014-01-06 
     ...   ...  ...  ... 

1. にするには？
2. データフレーム上でPCAを実行し、新しいデータフレームに配列を組み込むよりも、私が望むものを得るためのより効率的な方法がありますか？

Answer 1

（データフレームに直接PCを取得する方法は、例えば）あなたは明示的にあなたのdf1のインデックスを渡すとpca配列を転置しながら、新しいパンダのデータフレームを作成することができます。に

columns = ["PC{}".format(x + 1) for x in range(pca.shape[0])] 
df2 = pd.DataFrame(pca.T, index=df1.index, columns=columns) 
print(df2) 

       PC1  PC2 
2014-01-02 0.427917 0.107630 
2014-01-03 0.565122 0.354372 
2014-01-04 0.447317 0.799690 

：転置PCA配列と一緒にインデックスと列を渡しながら、パンダのデータフレームを、今

import pandas as pd 
import numpy as np 

df1 = pd.DataFrame(np.random.random(size=(3, 5)), index=pd.date_range(start="2014-01-02", periods=3)) 
print(df1) 

        0   1   2   3   4 
2014-01-02 0.875032 0.853087 0.686504 0.682114 0.199243 
2014-01-03 0.522381 0.606048 0.398451 0.799883 0.030091 
2014-01-04 0.489119 0.997239 0.021816 0.307509 0.099752 

# create dummy pca results 
pca = np.random.random(size=(2, 3)) 
print(pca) 

[[ 0.42791681 0.56512179 0.44731657] 
[ 0.10763007 0.35437208 0.79968957]] 

列名を構築し、作成します。

まず、いくつかのダミーデータを作成しますあなたの2番目の質問に答えてください：私は、DataFrame を直接作成するより効率的な方法があるとは思わない。。