無法與蟒-大熊貓

在數據幀中的列表傳輸到numpy的陣列對於一個數據幀df：無法與蟒-大熊貓

name  list1     list2 
a   [1, 3, 10, 12, 20..]  [2, 6, 23, 29...] 
b   [2, 10, 14, 3]   [4, 7, 8, 13...] 
c   []      [98, 101, 200] 
...

我想將list1和list2轉移到np.array然後hstack它們。下面是我做的：

df.pv = df.apply(lambda row: np.hstack((np.asarray(row.list1), np.asarray(row.list2))), axis=1)

而且我得到了這樣的錯誤：

ValueError: Shape of passed values is (138493, 175), indices imply (138493, 4)

凡138493==len(df)

請注意，在list1和list2一些值爲空列表，[]。列表的長度在行之間是不同的。你知道什麼原因，我該如何解決這個問題？提前致謝！

編輯：

當我只是嘗試一個列表轉換爲數組：

df.apply(lambda row: np.asarray(row.list1), axis=1)

錯誤也會發生：

ValueError: Empty data passed with indices specified.

來源

2016-10-06 user5779223

你能提供一個可重現的輸入嗎？ –

@ColonelBeauvel謝謝你的回覆！上述樣品是否可重複使用？ – user5779223

@ user5779223你是怎麼創建你的數據框的，這就是他的意思 – MMF

你的應用功能是幾乎正確。所有你需要做的 - 將np.hstack()函數的輸出轉換回python列表。

df.apply(lambda row: list(np.hstack((np.asarray(row.list1), np.asarray(row.list2)))), axis=1)

的代碼如下所示（包括DF創造）：

df = pd.DataFrame([('a',[1, 3, 10, 12, 20],[2, 6, 23, 29]), 
        ('b',[2, 10, 1.4, 3],[4, 7, 8, 13]), 
        ('c',[],[98, 101, 200])], 
        columns = ['name','list1','list2']) 

df['list3'] = df.apply(lambda row: list(np.hstack((np.asarray(row.list1), np.asarray(row.list2)))), axis=1) 

print(df)

輸出：

0    [1, 3, 10, 12, 20, 2, 6, 23, 29] 
1 [2.0, 10.0, 1.4, 3.0, 4.0, 7.0, 8.0, 13.0] 
2       [98.0, 101.0, 200.0] 
Name: list3, dtype: object

如果你想有一個numpy的陣列，我能得到它的唯一途徑工作是：

df['list3'] = df['list3'].apply(lambda x: np.array(x)) 

print(type(df['list3'].ix[0])) 
Out[] : numpy.ndarray

來源

2016-10-06 10:54:11

感謝您的回答，但如果我想讓它成爲一個numpy數組呢？ – user5779223

無法與蟒-大熊貓

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