如何将 3-D Numpy 数组转换为 Pandas Dataframe?
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【中文标题】如何将 3-D Numpy 数组转换为 Pandas Dataframe?【英文标题】:How to convert 3-D Numpy array to Pandas Dataframe? 【发布时间】:2020-07-12 13:15:50 【问题描述】:问题: 我有一个 3-D Numpy 数组:
X
X.shape: (1797, 2, 500)
z=X[..., -1]
print(len(z))
print(z.shape)
count = 0
for bot in z:
print(bot)
count+=1
if count == 3: break
以上代码产生以下输出:
1797
(1797, 2)
[23.293915 36.37388 ]
[21.594519 32.874397]
[27.29872 26.798382]
因此,有 1797 个数据点 - 每个数据点都有一个 X 和一个 Y 坐标 并且,这 1797 个点有 500 次迭代。
我想要一个这样的 DataFrame:
Index Column | X-coordinate | Y-coordinate
0 | X[0][0][0] | X[0][1][0]
0 | X[1][0][0] | X[1][1][0]
0 | X[2][0][0] | X[2][1][0]
('0') 1797 times
1 | X[0][0][1] | X[0][1][1]
1 | X[1][0][1] | X[1][1][1]
1 | X[2][0][1] | X[2][1][1]
('1' 1797 times)
.
.
.
and so on
till 500
我尝试了这里提到的技术,但 numpy/pandas 真的是在逃避我:
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How To Convert a 3D Array To a Dataframe
How to transform a 3d arrays into a dataframe in python
Convert numpy array to pandas dataframe
easy multidimensional numpy ndarray to pandas dataframe method?
numpy rollaxis - how exactly does it work?
请帮帮我。 希望我坚持提问的原则。
【问题讨论】:
提问纪律说:展示你尝试过的东西并解释为什么它不起作用。这里是权威链接:***.com/help/how-to-ask 嗨@MadPhysicist,我很抱歉。请让我更新问题。 再次向论坛和@MadPhysicist 表示诚挚的歉意,在我准备您所要求的指针时,我收到了一些对已解决我的问题的问题的答复的通知。这是我的第一个问题,从下次开始我会认真对待。 【参考方案1】:这是一个带有示例数据的解决方案:
a,b,c = X.shape
# in your case
# a,b,c = 1797, 500
pd.DataFrame(X.transpose(1,2,0).reshape(2,-1).T,
index=np.repeat(np.arange(c),a),
columns=['X_coord','Y_coord']
)
输出:
X_coord Y_coord
0 0 3
0 6 9
0 12 15
0 18 21
1 1 4
1 7 10
1 13 16
1 19 22
2 2 5
2 8 11
2 14 17
2 20 23
【讨论】:
你好@Quang,非常感谢你的及时回答。它解决了我的问题。【参考方案2】:试试这个方法:
index = np.concatenate([np.repeat([i], 1797) for i in range(500)])
df = pd.DataFrame(index=index)
df['X-coordinate'] = X[:, 0, :].T.reshape((-1))
df['Y-coordinate'] = X[:, 1, :].T.reshape((-1))
【讨论】:
嗨@Bruno,非常感谢您的及时回复。我也试过你的方法,也解决了问题。以上是关于如何将 3-D Numpy 数组转换为 Pandas Dataframe?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章