[英]Convert a numpy matrix to a set of pandas Series
问:有没有一种快速的方法可以将二维 Numpy 矩阵转换为一组 Pandas 系列? 例如,一个 (100 x5) ndarray,到 5 个系列,每个系列 100 行。
背景:我需要使用随机生成的不同类型(浮点数、字符串等)的数据创建 pandas dataframe。 目前,对于浮点数,我创建了一个 numpy 矩阵,对于字符串,我创建了一个字符串数组。 然后我将所有这些沿轴 = 1 组合在一起以形成 dataframe。 这不会保留每个单独列的数据类型。
为了保留数据类型,我计划使用 pandas 系列。 由于创建多个浮点数系列可能比创建浮点数的 numpy 矩阵要慢,我想知道是否有办法将 numpy 矩阵转换为一组系列。
这个问题与我的不同,它询问将 numpy 矩阵转换为单个系列。 我需要多个系列。
您可以将每种数据类型的矩阵直接转换为 dataframe,然后连接生成的数据帧。
float_df = pd.DataFrame(np.random.rand(500).reshape((-1,5)))
# 0 1 2 3 4
#0 0.561765 0.177957 0.279419 0.332973 0.967186
#1 0.761327 0.323747 0.707742 0.555475 0.680662
#.. ... ... ... ... ...
#98 0.741207 0.061200 0.142316 0.381168 0.591554
#99 0.417697 0.723469 0.730677 0.538261 0.281296
#
#[100 rows x 5 columns]
pd.concat([float_df, int_df, ...], axis=1)
从 arrays 的字典中制作 dataframe:
In [571]: df = pd.DataFrame({'a':['one','two','three'], 'b':np.arange(3), 'c':np.ones(3)})
In [572]: df
Out[572]:
a b c
0 one 0 1.0
1 two 1 1.0
2 three 2 1.0
注意混合列 dtypes:
In [579]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 3 non-null object
1 b 3 non-null int64
2 c 3 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 200.0+ bytes
如果我们从中请求 numpy,我们会得到一个 2d object dtype 数组:
In [580]: df.values
Out[580]:
array([['one', 0, 1.0],
['two', 1, 1.0],
['three', 2, 1.0]], dtype=object)
重新创建 dataframe,看起来相同,但列 dtypes 不同:
In [581]: pd.DataFrame(df.values, columns=['a','b','c'])
Out[581]:
a b c
0 one 0 1.0
1 two 1 1.0
2 three 2 1.0
In [582]: _.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 3 non-null object
1 b 3 non-null object
2 c 3 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 200.0+ bytes
但是结构化数组确实保留了列 dtpes:
In [587]: df.to_records(index=False)
Out[587]:
rec.array([('one', 0, 1.), ('two', 1, 1.), ('three', 2, 1.)],
dtype=[('a', 'O'), ('b', '<i8'), ('c', '<f8')])
In [588]: pd.DataFrame(_)
Out[588]:
a b c
0 one 0 1.0
1 two 1 1.0
2 three 2 1.0
In [589]: _.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 3 non-null object
1 b 3 non-null int64
2 c 3 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 200.0+ bytes
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