4D array numpy into pandas

Question

我想转换我的 numpy 数组 ( shape=(27, 77, 77) ) :

   [[1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
    ...,
    [1., 1., 1., ..., 2., 2., 2.],
    [1., 1., 1., ..., 2., 2., 2.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 2., 2.]],

   ...,

   [[1., 1., 1., ..., 1., 1., 0.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 0.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 0.],
    ...,
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.]])

进入一个 pandas 数据帧，其中列 'x' = 索引 2（右），'y' = 索引 1（下），'z' = 索引 0（27 “不同的”数组）和 'v' = 其中的值。 df.columns=['x','y','z','v']

我对 python 比较陌生，你知道我应该如何编码吗？

谢谢！

Answer 1

这是一种原始的方式。

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.ones( (27,77,77) )

rows = []
for i,plane in enumerate(data):
    for j,row in enumerate(plane):
        for k,col in enumerate(row):
            rows.append( [k,j,i,col] )

df = pd.DataFrame( rows, columns=['x','y','z','val'])
print(df)

输出：

C:\tmp>python x.py
         x   y   z  val
0        0   0   0  1.0
1        1   0   0  1.0
2        2   0   0  1.0
3        3   0   0  1.0
4        4   0   0  1.0    
...     ..  ..  ..  ...
160078  72  76  26  1.0
160079  73  76  26  1.0
160080  74  76  26  1.0
160081  75  76  26  1.0
160082  76  76  26  1.0

[160083 rows x 4 columns]

C:\tmp>

Answer 2

作为任意维数的“简单”单线：

>>> import itertools as it; import numpy as np; import pandas as pd

# analogous test data
>>> arr = np.random.rand(27, 77, 77)

# np.nditer(arr) + v.item() using no additional memory
# arr.flatten() is slightly faster but uses additional memory
>>> df = pd.DataFrame(data=[(*axes, v.item()) for axes, v in zip(it.product(*[range(i) for i in arr.shape]), np.nditer(arr))], columns=tuple('xyzv'))
>>> df
         x   y   z         v
0        0   0   0  0.375027
1        0   0   1  0.511405
2        0   0   2  0.645937
3        0   0   3  0.229538
4        0   0   4  0.274867
...     ..  ..  ..       ...
160078  26  76  72  0.404251
160079  26  76  73  0.010852
160080  26  76  74  0.048079
160081  26  76  75  0.426528
160082  26  76  76  0.723565

4D array numpy into pandas

4D array numpy into pandas

python

pandas

numpy

4d