如何在可以将numpy矩阵转换为Pandas框架的类中创建方法？

由于您正在定义方法，因此需要在对象上调用它：

data.as_data_frame()

但是您的定义使用data，大概是全局变量。但是您应该使用内部状态。因此，大概你想要self .__ matriz。

撇开：

停止使用双下划线和不必要的属性，所有这些都是样板，完全违背了“ property”的全部目的。在Python中，您的类应如下所示：

class Analisis:
    def __init__(self, matriz=None): # watch out for mutable default arguments
        if matriz is None:
            self.matriz = matriz
        else:
            self.matriz = np.array([])
        self.filas = matriz.shape[0]
        self.columnas = matriz.shape[1]

现在就您的方法，您想要：

class Analisis:

    def __init__(self, matriz=None): # watch out for mutable default arguments
        if matriz is None:
            self.matriz = np.array([])
        else:
            self.matriz = matriz
        self.filas = matriz.shape[0]
        self.columnas = matriz.shape[1]

    def as_data_frame (self):
        dataset = pd.DataFrame(
            {
                'Columna1': self.matriz[:, 0], 
                'Columna2': self.matriz[:, 1], 
                'Columna3': self.matriz[:, 2]
            }
        )
        return dataset

并且您可能可以将您的方法简化为：

    def as_data_frame (self):
        dataset = pd.DataFrame(
            self.matriz[:,:3],
            columns=['Columna1','Columna2','Columna3']
        )
        return dataset

注意，二维数组始终可以直接转换为数据帧来执行：

>>> arr = np.array([[5,78,34],[6,2,8],[36,9,60]])
>>> pd.DataFrame(arr, columns=['Columna1', 'Columna2', 'Columna3'])
   Columna1  Columna2  Columna3
0         5        78        34
1         6         2         8
2        36         9        60

我怀疑您真正想要的是更动态的东西，例如：

    def as_data_frame (self):
        columns = [f'Columna{i}' for i in range(1, self.columnas+1)]
        dataset = pd.DataFrame(self.matriz, columns=columns)
        return dataset

实际上：

In [10]: class Analisis:
    ...:
    ...:     def __init__(self, matriz=None): # watch out for mutable default arguments
    ...:         if matriz is None:
    ...:             self.matriz = np.array([])
    ...:         else:
    ...:             self.matriz = matriz
    ...:         self.filas = matriz.shape[0]
    ...:         self.columnas = matriz.shape[1]
    ...:
    ...:     def as_data_frame (self):
    ...:         columns = [f'Columna{i}' for i in range(1, self.columnas+1)]
    ...:         dataset = pd.DataFrame(self.matriz, columns=columns)
    ...:         return dataset
    ...:
    ...:

In [11]: data = Analisis(np.array([[5,78,34],[6,2,8],[36,9,60]]))

In [12]: data.as_data_frame()
Out[12]:
   Columna1  Columna2  Columna3
0         5        78        34
1         6         2         8
2        36         9        60

回答来源：stackoverflow