Pandas to_numpy() 生成列表数组。 如何从中获得 2D numpy 阵列？

Question

我有一列列表，每个列表包含相同数量的值。

如果我做

df['column'].to_numpy()

我得到一个列表数组：

array([list([0, 4688, 11, 43486, 40508, 13, 5,...
       list([0, 40928, 17707, 22705, 9, 38312, 2..
       list([0, 6766, 368, 3551, 28837,..
      dtype=object)

我如何获得二维数组？

Answer 1

你可以这样做：

np.array(df['column'].tolist())

或者您可以简单地堆叠它们：

np.stack(df['column'].to_numpy())

这会将您的列表堆叠在一起，并且 output 是一个二维数组。 您必须确保列表的长度相同。 Numpy arrays 是矩形的。

Answer 2

您可以使用列表list comprehension

>>> df
                 A
0  [0, 1, 2, 3, 4]
1  [0, 1, 2, 3, 4]
2  [0, 1, 2, 3, 4]

>>> np.array([x for x in df['A']])
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4]])

Answer 3

data=np.array(df['column']).reshape(2,2)

• 它将您的愿望列转换为数组

对于二维数组，您可以在 numpy 上使用 reshape function 但是您应该在数据中具有适当的值来进行校正，例如，如果您有 4 个数据表示（行、列），则使用 (2,2)