Reshape com 3 colunas | Python para Data Science: linguagem e Numpy

dados_new #retorno do dados_new array([[44410. , 5712. , 37123. , 0. , 25757. ], [ 2003. , 1991. , 1990. , 2019. , 2006. ], [ 2775.625 , 204. , 1280.10344828, nan, 1981.30769231]]) #tentei colocar em 3 colunas np.array(dados_new).reshape((5,3), order='F') #retorno array([[44410. , 204. , 2019. ], [ 2003. , 37123. , nan], [ 2775.625 , 1990. , 25757. ], [ 5712. , 1280.10344828, 2006. ], [ 1991. , 0. , 1981.30769231]])

Oi Vinicius, como você está? Espero que esteja bem =)

Nesse caso podemos simplesmente fazer a transposta dessa matriz, ou seja, iremos inverter as linhas e as colunas. Com isso, o que é coluna na matriz vira linha.

Então se temos as seguintes colunas:

44410.  ,  5712.   , 37123.   ,     0.   , 25757.

Esses valores serão linhas na matriz transposta:

Para dizermos ao numpy que queremos a transposta, basta utilizar o atributo T:

np.array(dados_new).T

Resultado:

array([[44410.        ,  2003.        ,  2775.625     ],
       [ 5712.        ,  1991.        ,   204.        ],
       [37123.        ,  1990.        ,  1280.10344828],
       [    0.        ,  2019.        ,            nan],
       [25757.        ,  2006.        ,  1981.30769231]])

Da forma como você fez não ficou como esperado porque o order F, irá pegar os 5 primeiros valores do array e colocar nas linhas, após isso, pegará os próximos 5... Na matriz original dados_new temos:

array([[44410.        ,  5712.        , 37123.        ,     0.        ,
        25757.        ],
       [ 2003.        ,  1991.        ,  1990.        ,  2019.        ,
         2006.        ],
       [ 2775.625     ,   204.        ,  1280.10344828,            nan,
         1981.30769231]])

Qual o primeiro valor? 44410
Qual o segundo valor? 2003
Terceiro? 2775.625
Quarto? 5712
Quinto? 1991

Com isso, acabamos as 5 primeiras linhas da primeira coluna da matriz. Vamos para as linhas da próxima coluna:

Qual o sexto valor? 204
Qual o sétimo valor? 37123
Oitavo? 1990
Nono? 1280.10344828
Décimo? 0

E assim por diante... É assim que o order F funciona. Por isso a matriz resultante do comando np.array(dados_new).reshape((5,3), order='F') foi:

array([[44410.        ,   204.        ,  2019.        ],
       [ 2003.        , 37123.        ,            nan],
       [ 2775.625     ,  1990.        , 25757.        ],
       [ 5712.        ,  1280.10344828,  2006.        ],
       [ 1991.        ,     0.        ,  1981.30769231]])

Qualquer dúvida é só falar, estou à disposição. Abraços e bons estudos!