我在这个问题上有点难。我已经创建了一个概念证明，我用一个静态的数字数组构建了一个Pandas数据框架。我让这个工作得很好，但是现在我更进一步，导入一个CSV文件来构建相同的Dataframe和Numpy Array。下面是文件的片段和我所写的内容。我想取第二列的“数字”并构建每行6个数字的数组。例如，[[11]、[21]、[27]、[36]、[62]、[24]]、[[14]、[18]、[36]、[49]、[67]、[18]]等。
CSV：

date,numbers,multiplier
09/26/2020,11 21 27 36 62 24,3
09/30/2020,14 18 36 49 67 18,2
10/03/2020,18 31 36 43 47 20,2

代码：

data = pd.read_csv('pbhistory.csv')
data['date'] = pd.to_datetime(data.date, infer_datetime_format=True)
data.sort_values(by='date', ascending=True, inplace=True)
df = pd.DataFrame(data.numbers).to_numpy()
df2 = pd.DataFrame(df, columns=['1', '2', '3', '4', '5', '6'])
print(df2.head())

错误：我期望df2中有6列数据，因为我认为在从CSV导入“numbers”列后，它已正确转换为数组，但我得到了以下内容：

数值错误：传递值的形状为（1414，1），索引表示（1414，6）

因此，我将代码更改为df2 = pd.DataFrame(df, columns=['1'])，并得到以下输出。问题是，我需要它在6列中，而不是1列。

1
0  11 21 27 36 62 24
1  14 18 36 49 67 18
2  18 31 36 43 47 20

因此，正如您所看到的，我只得到了一列所有数字，而不是一个6列数字数组。