它看起来像是熊猫中的一个错误。系列。
a = pd.Series([1,2,3,4])
b = a.reshape(2,2)
b
b有类型Series但不能显示，最后一个语句给出异常，非常冗长，最后一行是“TypeError：％d format：需要一个数字，而不是numpy.ndarray”。 b.shape返回（2,2），与其类型系列相矛盾。我猜也许pandas.Series没有实现重塑功能，我从np.array调用版本？有人也看到了这个错误吗？我在大熊猫0.9.1。
它看起来像是熊猫中的一个错误。系列。
a = pd.Series([1,2,3,4])
b = a.reshape(2,2)
b
b有类型Series但不能显示，最后一个语句给出异常，非常冗长，最后一行是“TypeError：％d format：需要一个数字，而不是numpy.ndarray”。 b.shape返回（2,2），与其类型系列相矛盾。我猜也许pandas.Series没有实现重塑功能，我从np.array调用版本？有人也看到了这个错误吗？我在大熊猫0.9.1。
你可以打电话 reshape 在...上 值 系列数组：
In [4]: a.values.reshape(2,2)
Out[4]:
array([[1, 2],
[3, 4]], dtype=int64)
我实际上认为申请并不总是有意义的 reshape 一个系列（你忽略了索引吗？），你认为它只是numpy的重塑你是正确的：
a.reshape?
Docstring: See numpy.ndarray.reshape
那就是说，我同意这个事实，你试图这样做就像一个bug。
reshape函数将新形状作为元组而不是多个参数：
In [4]: a.reshape?
Type: function
String Form:<function reshape at 0x1023d2578>
File: /Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py
Definition: numpy.reshape(a, newshape, order='C')
Docstring:
Gives a new shape to an array without changing its data.
Parameters
----------
a : array_like
Array to be reshaped.
newshape : int or tuple of ints
The new shape should be compatible with the original shape. If
an integer, then the result will be a 1-D array of that length.
One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred
from the length of the array and remaining dimensions.
Reshape实际上是在Series中实现的，并将返回一个ndarray：
In [11]: a
Out[11]:
0 1
1 2
2 3
3 4
In [12]: a.reshape((2, 2))
Out[12]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
你可以直接使用 a.reshape((2,2)) 重塑一个系列，但你不能直接重塑一个pandas DataFrame，因为pandas DataFrame没有重塑功能，但你可以在numpy ndarray上重塑：
例如
a = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.as_matrix().reshape(3,2)
a = pd.DataFrame(b)
只需使用以下代码：
b=a.values.reshape(2,2)
我认为它会对你有所帮助。 你可以直接使用reshape（）函数。但它会给出未来的警告