将2d阵列放入Pandas系列

Question

我有一个2D Numpy数组，我想放入一个pandas系列（不是DataFrame）：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((5, 2))
>>> a
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

但这会引发错误：

>>> s = pd.Series(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/miniconda/envs/pyspark/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/series.py", line 227, in __init__
    raise_cast_failure=True)
  File "/miniconda/envs/pyspark/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/series.py", line 2920, in _sanitize_array
    raise Exception('Data must be 1-dimensional')
Exception: Data must be 1-dimensional

有可能是黑客：

>>> s = pd.Series(map(lambda x:[x], a)).apply(lambda x:x[0])
>>> s
0    [0.0, 0.0]
1    [0.0, 0.0]
2    [0.0, 0.0]
3    [0.0, 0.0]
4    [0.0, 0.0]

有没有更好的办法？

Answer 1

好吧，你可以使用numpy.ndarray.tolist函数，如下所示：

>>> a = np.zeros((5,2))
>>> a
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
>>> a.tolist()
[[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.0]]
>>> pd.Series(a.tolist())
0    [0.0, 0.0]
1    [0.0, 0.0]
2    [0.0, 0.0]
3    [0.0, 0.0]
4    [0.0, 0.0]
dtype: object

编辑：

完成类似结果的更快方法是简单地执行pd.Series(list(a)) 。 这将生成一系列numpy数组而不是Python列表，因此应该比返回Python列表列表的a.tolist更快。

Answer 2

 pd.Series(list(a))

总是慢于

pd.Series(a.tolist())

测试了20,000,000 - 500,000行

a = np.ones((500000,2))

仅显示1,000,000行：

%timeit pd.Series(list(a))
1 loop, best of 3: 301 ms per loop

%timeit pd.Series(a.tolist())
1 loop, best of 3: 261 ms per loop