Pandas 数据帧到 2D numpy 数组

Question

我有以下数据框：

d = {'histogram' : [[1,2],[3,4],[5,6]]}
df = pd.DataFrame(d)

直方图的长度始终相同（本例中为 2）。

我想将“直方图”列转换为二维 numpy 数组以输入神经网络。首选输出是：

output_array = np.array(d["histogram"])

IE：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

但是当我尝试时：

df["histogram"].to_numpy()

结果是列表数组而不是数组的 numpy 数组：

array([list([1, 2]), list([3, 4]), list([5, 6])], dtype=object)

这对于神经网络来说是有问题的，因为我必须指定尺寸/形状。

我尝试通过转换为 numpy 数组来解决问题：

df["histogram_arrays"] = df["histogram"].apply(lambda x: np.array(x))
df["histogram_arrays"].to_numpy()

它返回数组的一维数组，而不是二维数组。

array([array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])], dtype=object)

如何将直方图放入二维数组中？

Answer 1

尝试这个：

np.vstack(df['histogram'])

Answer 2

您的问题本质上是：如何将（相同大小的）列表的 NumPy 数组转换为二维 NumPy 数组。

这使得它成为这个问题的（几乎）重复，但由于你的实际问题有些隐藏，所以我无论如何都会在这里给出答案。

使用numpy.vstack：

>>> data = df['histogram'].to_numpy()
>>> data
array([list([1, 2]), list([3, 4]), list([5, 6])], dtype=object)
>>> data = np.vstack(data)
>>> data.dtype, data.shape
(dtype('int64'), (3, 2))
>>> data
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])