pandas和numpy组合中实现数组的合并和拆分

import numpy as np
import pandas as pd
#生成了一个3行5列的矩阵
arr1=np.ones((3,5))
print('矩阵:',arr1)
#生成了一个形状类似arr1的15个随机数的矩阵
arr2=np.random.randn(15).reshape(arr1.shape)
print('随机:',arr2)
##########合并数组
#水平方向
print('水平方向:',np.hstack([arr1,arr2]))
print("横轴合并:",np.concatenate([arr1,arr2],axis=1))#在横轴上合并
#垂直方向
print("垂直方向:",np.vstack([arr1,arr2]))
print('纵轴合并:',np.concatenate([arr1,arr2],axis=0))#在纵轴上合并
#########pandas上的合并
frame1=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
frame2=pd.DataFrame([[7,8,9],[10,11,12]])
print('横轴合并:',pd.concat([frame1,frame2],ignore_index=True))
print('纵轴合并:',pd.concat([frame1,frame2],ignore_index=True,axis=1))
#########拆分
arr4=np.arange(15).reshape(3,-1)
print("arr4:",arr4)
#拆分列表,按列优先
print("arr4操作:",arr4.ravel('F'))
#拆分列表，自动按递增的顺序排序
print(arr4.ravel())
#在numpy中也可以通过order命令来实现排序 order='C'实现行优先,order='F'实现列优先
print(arr4.reshape((5,3),order='F'))
print(arr4.reshape((5,3),order='C'))

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