pandas 内的 np 重塑适用

Question

出现异常：数据必须是一维的。

我将用玩具示例来说明问题。

import pandas as pd
import numpy as np

初始数据帧：

df = pd.DataFrame({"A": [[10,15,12,14],[20,30,10,43]], "R":[2,2] ,"C":[2,2]})
>>df

       A                    C   R
0   [10, 15, 12, 14]    2   2
1   [20, 30, 10, 43]    2   2

转换为 numpy 数组并重塑：

df['A'] = df['A'].apply(lambda x: np.array(x))
df.apply(lambda x: print(x[0],(x[1],x[2])) ,axis=1)
df['A_reshaped'] = df.apply(lambda x[['A','R','C']]: np.reshape(x[0],(x[1],x[2])),axis=1)
df

       A                    C    R           A_reshaped
0   [10, 15, 12, 14]    2   2        [[10,15],[12,14]]
1   [20, 30, 10, 43]    2   2        [[20,30],[10,43]]

有人知道原因吗？它似乎不接受 pandas 单元格中的二维数组，但这很奇怪...

在此先感谢您的帮助！！！

Answer 1

直接使用 apply 不起作用 - return 值是一个 numpy 二维数组，将其放回 DataFrame 会混淆 Pandas，对某些人来说原因。

不过这似乎可行：

df['reshaped'] = pd.Series([a.reshape((c, r)) for (a, c, r) in zip(df.A, df.C, df.R)])

>>> df
                  A  C  R              reshaped
0  [10, 15, 12, 14]  2  2  [[10, 15], [12, 14]]
1  [20, 30, 10, 43]  2  2  [[20, 30], [10, 43]]

pandas 内的 np 重塑适用

np reshape within pandas apply

python

numpy

reshape

pandas