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如何將嵌套數組中的每個數組轉換為數據框中的行?

如何將嵌套數組中的每個數組轉換為數據框中的行?

撒科打諢 2023-06-13 16:18:26
我想將嵌套數組中的每個單獨數組轉換為數據幀中的每一行。例如:嵌套數組示例如下。如何在數據框中的行中的 [[... ]] 中創建每個數字?有許多嵌套數組,如下所示。任何幫助,將不勝感激。謝謝。為了讓事情更簡單,我想將每個數組創建為數據框中的行。第一個數組的示例需要在數據幀中像這樣布置 * -0.14091441, 0.02556057, 0.10425788, ..., -0.03699904, 0.00503982, 0.08761989 到目前為止,我已經嘗試過:pd.concat([pd.DataFrame(arrays_list[i][0]) for i in range(len(arrays_list))]).reset_index(drop=False)arrays_list 是我的嵌套數組。[array([[[-0.14091441,  0.02556057,  0.10425788, ..., -0.03699904,       0.00503982,  0.08761989]],    [[-0.16227441,  0.03150389,  0.06440173, ..., -0.10543424,       0.05987305,  0.04117104]],    [[-0.11423473,  0.03741207,  0.0783961 , ..., -0.16773996,       0.06566695,  0.0683976 ]],    ...,    [[-0.13789459,  0.05840103,  0.09803487, ..., -0.09256409,       0.01833008,  0.08413954]],    [[-0.12652887,  0.03683193,  0.06100509, ..., -0.06188103,       0.00915053,  0.09518969]],    [[-0.19781192,  0.05750425,  0.14811654, ..., -0.10550601,       0.05405622,  0.13771409]]]), array([[[-0.0375578 ,  0.16006446,  0.07978896, ..., -0.0883253 ,       0.0057608 ,  0.07953031]],    [[ 0.00282089,  0.18854009,  0.01686837, ..., -0.02981209,      -0.01220972,  0.02810074]],    [[ 0.0333602 ,  0.21895081,  0.05255894, ..., -0.01882036,      -0.03316848,  0.02506595]],    ...,    [[-0.02498044,  0.17067145,  0.03956907, ..., -0.00617604,       0.01254308,  0.03375499]],    [[ 0.0333602 ,  0.21895081,  0.05255894, ..., -0.01882036,      -0.03316848,  0.02506595]],    [[ 0.01105822,  0.20526624,  0.05087842, ..., -0.0442748 ,      -0.08184794,  0.04356682]]]), array([[[-1.16298698e-01,  6.60857707e-02,  4.37349118e-02, ...,       5.65935597e-02,  1.17720775e-01,  4.68457118e-02]],    [[-1.70329705e-01,  7.15664029e-02,  2.13463139e-02, ...,       8.40441436e-02,  3.38792875e-02, -9.66352411e-04]],    [[-1.38925180e-01,  6.48617744e-02,  7.50765130e-02, ...,       3.60708833e-02,  9.37591046e-02,  3.88324559e-02]],
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1 回答

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DIEA

TA貢獻1820條經驗 獲得超2個贊

以您提供的可重現示例為例,假設您想要一個數據框作為結果(a、b 和 c 具有相同的形狀)。

我首先使用numpy.stack()將數組列表中的所有數組作為一個數組垂直堆疊。

然后我會通過切出形狀 1 的中間維度來刪除它。

然后我調用pandas.DataFrame()構造函數,你應該得到你的結果。

df = pd.DataFrame(np.vstack(obj)[:,0,:])


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反對 回復 2023-06-13
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