在創(chuàng)建DataFrame的時候常常使用reshape來更改數(shù)據(jù)的列數(shù)和行數(shù)。

reshape可以用于numpy庫里的ndarray和array結(jié)構(gòu)以及pandas庫里面的DataFrame和Series結(jié)構(gòu)。

源數(shù)據(jù)

reshape函數(shù)

reshape（行，列）可以根據(jù)指定的數(shù)值將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定的行數(shù)和列數(shù)，這個好理解，就是轉(zhuǎn)換成矩陣。

然而，在實際使用中，特別是在運(yùn)用函數(shù)的時候，系統(tǒng)經(jīng)常會提示是否需要對數(shù)據(jù)使用reshape(1,-1)或者reshape(-1,1)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，那這兩個轉(zhuǎn)換是什么意思呢？難道還有-1行的數(shù)據(jù)？

我們來嘗試一下：

使用reshape(-1,1)

在使用了reshape（-1，1）之后，數(shù)據(jù)集似乎變成了一列，這樣看起來不明顯，我們把這些數(shù)據(jù)導(dǎo)出到excel看看：

導(dǎo)出到excel

excel文件里顯示的

在excel里直接變成了一列。

那么reshape(1,-1)呢？也就是直接變成了一行了。

那這個-1在這里要怎么理解呢？

跟進(jìn)numpy庫官網(wǎng)的介紹，這里的-1被理解為unspecified value，意思是未指定為給定的。如果我只需要特定的行數(shù)，列數(shù)多少我無所謂，我只需要指定行數(shù)，那么列數(shù)直接用-1代替就行了，計算機(jī)幫我們算贏有多少列，反之亦然。

所以-1在這里應(yīng)該可以理解為一個正整數(shù)通配符，它代替任何整數(shù)。

我們拿剛才的數(shù)據(jù)來試試看：

指定一個值為-1時的數(shù)據(jù)

由上圖可知，指定為-1的時候，其行或列會隨機(jī)分配一個數(shù)據(jù)。