Pandas 列由数组组成，使用 plt.imshow() 绘制此图

Question

所以我的数据结构有点不寻常。这是我正在使用的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

dict = {'data': [[1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]], 'parameter': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(dict)

换句话说，df['data']中的每一行都包含一个数组。

我需要使用 matplotlib 的 imshow() 函数绘制它，但我在使用 df['data'] 中的数组时遇到困难。我试过使用 df['data'].to_numpy()，但是这个 returns a dtype=object，imshow 无法处理。尝试绘制时出现此错误：

TypeError: Image data of dtype object cannot be converted to float

准确地说，这是我尝试过的运行:

import pylab as plt
plt.imshow(df['data'].to_numpy())

我四处阅读，似乎找不到任何人有类似的例子。

明确一点：我需要从从 DataFrame 到 imshow，我不能直接从我的代码中的字典中绘制。我也不想对新列表进行任何附加操作，因为我的数据集很大并且会大大减慢速度。

编辑 1：

在评论中回答一个问题，这就是我想要的情节类型。 x 轴包含 df['data'] 中的数组，而 y 轴最终将是 df['parameter']。

编辑 2：

我想我需要进一步澄清我的问题。我正在寻找完全重现这个情节。

为了制作这个情节，我做了以下工作：

rows = []
for i in df['data']: 
    rows.append(i)
plt.imshow(rows)

此解决方案适用于我的数据，但我正在寻找一种更有效的方法来完成同样的事情。即，一种不涉及循环和追加的方法。

Answer 1

您可以执行以下操作：

使用 df.explode 取消列出 data 列到不同的行，然后绘图。

x = df.explode('data').reset_index()
plt.imshow(x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T)

这将产生：

基本上，x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T 会为您提供所需的 numpy 数组，您可以在其中随意绘制。

plt.imshow(np.array(df["data"].values.tolist()).astype('float'))

这将产生：

Pandas Column Consists of Arrays, Plot This Using plt.imshow()