使用dtype轉換numpy ndarray

Question

我正在從pandas dataframe cell讀取一個列表。

>>from pandas import DataFrame as table
>>x = table.loc[table['person'] == int(123), table.columns != 'xyz']['segment'][0]
>>print("X = ",x)

其中'person'和'segment'是我的列名，而segment包含一個浮點值列表。

>>X = [[39.414, 39.498000000000005]]

現在，當我嘗試將其轉換為numpy數組時，

>>x = numpy.asarray(x)
>>x=x.astype(float)

我收到以下錯誤

ValueError: could not convert string to float: '[[39.414, 39.498000000000005]]'

我試過解析字符串並嘗試刪除任何“\\ n”或“”或任何不必要的引號，但它不起作用。 然后我試着找到dtype

>>print("Dtype = ", x.dtype)
>>Dtype = <U30

我假設我們需要將U30 dtype轉換為浮點數，但我不知道該怎么做。 我正在使用numpy版本1.15.0。

我想要做的就是將上面的列表解析為具有浮點值的列表。

Answer 1

數據類型應該讓你失望。 U30這里代表一個長度為30的unicode字符串（如果你鍵入len(x)你會看到這個字符串。

你所擁有的是列表的字符串表示，而不是字符串/浮點數/等的列表。

你需要在這里使用ast庫：

x = '[[39.414, 39.498000000000005]]'
x = ast.literal_eval(x)
np.array(x, dtype=float)

array([[39.414, 39.498]])

Answer 2

對於您看到的特定格式，請考慮np.fromstring 。 使用字符串切片，您還可以刪除未使用的維度：

x = '[[39.414, 39.498000000000005]]'

res = np.fromstring(x[2:-2], sep=',')

# array([ 39.414,  39.498])