np 数组的 Pandas 列的意外形状

Question

我的数据框有两列（l_cats 和 r_cats），类型为 np 数组。这是示例数据l_name,l_cats,l_gh,r_name,r_cats,r_gh,scorepiggly wiggly,1|2|4|0|0,1,piggly wiggly,1|2|4|3|0,1,1piggly wiggly,1|2|4|0|0,1,piggly wiggly,1|2|4|3|0,1,1piggly wiggly,1|2|4|0|0,1,piggly wiggly,1|2|4|3|0,1,1piggly wiggly,1|2|4|0|0,1,piggly wiggly,1|2|4|3|0,1,1..................................<79 rows>下面是我如何将数据读入这两列 data = pd.read_csv(self.path, converters={'l_cats': lambda x: np.array([y for y in x.split('|')]),                                                  'r_cats': lambda x: np.array([y for y in x.split('|')])})flat = data['l_cats'].valuesprint(str(flat.shape))# Output: (79,)print(str(flat[0].shape))# Output: (5,)print(str(type(flat[0])))# Output: <class 'numpy.ndarray'>的输出不应该print(str(flat.shape))是 (79, 5) 吗？

Answer 1

不，不应该。

如果你只是这样做，print(flat)你应该明白为什么。这是flat：

[array(['1', '2', '4', '0', '0'], dtype='<U1')

 array(['1', '2', '4', '0', '0'], dtype='<U1')

 array(['1', '2', '4', '0', '0'], dtype='<U1')

 array(['1', '2', '4', '0', '0'], dtype='<U1')]

如您所见，它不是二维矩阵，而是一维数组或一维数组。要将其转换为 2D 矩阵，您可以执行以下操作：

mtx = np.stack(flat)