转换具有 numpy 数组的列将其转换为 dtype 作为对象的 numpy 数组

Question

我在数据框中有一列长度为 10 的 numpy 数组。我的数据框是这样的：0       [2.0, 1246.0, 82.0, 43.0, 569.0, 46.0, 424.0, ...1       [395.0, 2052.0, 1388.0, 8326.0, 5257.0, 176.0,...10      [4.0, 1.0, 13.0, 1409.0, 7742.0, 259.0, 1856.0...100     [4.0, 87.0, 1595.0, 706.0, 2935.0, 6028.0, 442...1000    [45.0, 582.0, 124.0, 6530.0, 6548.0, 748.0, 61...Name: embedding1, dtype: object当我使用此将其转换为 numpy 数组数组时：input = np.asarray(df.tolist())它给出了这样的数组：array([array([   2., 1246.,   82.,   43.,  569.,   46.,  424.,  446., 1054., 39.]),       array([4.0000e+00, 1.0000e+00, 1.3000e+01, 1.4090e+03, 7.7420e+03,       2.5900e+02, 1.8560e+03, 3.6181e+04, 4.2000e+01, 8.9000e+02]),       ...,       array([4.000e+00, 1.000e+00, 1.300e+01, 2.900e+01, 4.930e+02, 2.760e+02,1.100e+01, 6.770e+02, 6.740e+02, 5.806e+03]),], dtype=object)它给出的类型是对象。我希望对象为浮动，因为它给出了形状（1000，），但我希望形状为（1000,10）。我试过用这个：input1 = np.asarray(df1.tolist(),dtype=np.float)但它给出了以下错误：ValueError: setting an array element with a sequence.如何解决这个问题？PS：dataframe 的 row numpy 数组的所有元素都是 float 类型

Answer 1

首先，您似乎有一个pd.Series而不是数据框。

进行设置：

x = [[2.0, 1246.0, 82.0, 43.0, 569.0, 46.0, 424.0],

[395.0, 2052.0, 1388.0, 8326.0, 5257.0, 176.0],

[4.0, 1.0, 13.0, 1409.0, 7742.0, 259.0, 1856.0],

[4.0, 87.0, 1595.0, 706.0, 2935.0, 6028.0, 442],

[45.0, 582.0, 124.0, 6530.0, 6548.0, 748.0, 61]]

s = pd.Series(x)

哪个产量

0      [2.0, 1246.0, 82.0, 43.0, 569.0, 46.0, 424.0]

1     [395.0, 2052.0, 1388.0, 8326.0, 5257.0, 176.0]

2    [4.0, 1.0, 13.0, 1409.0, 7742.0, 259.0, 1856.0]

3    [4.0, 87.0, 1595.0, 706.0, 2935.0, 6028.0, 442]

4    [45.0, 582.0, 124.0, 6530.0, 6548.0, 748.0, 61]

dtype: object

你有一个pd.Series数组。看起来你想把它弄平。在列表列表中使用默认构造函数会生成一个数据框，其中每个列表都被解释为一行：

df2 = pd.DataFrame(s.tolist())

    0       1       2       3       4       5       6

0   2.0     1246.0  82.0    43.0    569.0   46.0    424.0

1   395.0   2052.0  1388.0  8326.0  5257.0  176.0   NaN

2   4.0     1.0     13.0    1409.0  7742.0  259.0   1856.0

3   4.0     87.0    1595.0  706.0   2935.0  6028.0  442.0

4   45.0    582.0   124.0   6530.0  6548.0  748.0   61.0

现在你可以得到底层np.array访问数据框.values

df2.values

array([[2.000e+00, 1.246e+03, 8.200e+01, 4.300e+01, 5.690e+02, 4.600e+01,

        4.240e+02],

       [3.950e+02, 2.052e+03, 1.388e+03, 8.326e+03, 5.257e+03, 1.760e+02,

              nan],

       [4.000e+00, 1.000e+00, 1.300e+01, 1.409e+03, 7.742e+03, 2.590e+02,

        1.856e+03],

       [4.000e+00, 8.700e+01, 1.595e+03, 7.060e+02, 2.935e+03, 6.028e+03,

        4.420e+02],

       [4.500e+01, 5.820e+02, 1.240e+02, 6.530e+03, 6.548e+03, 7.480e+02,

        6.100e+01]])