Pandas 列由数组组成，使用 plt.imshow() 绘制

Question

所以我的数据结构有点不寻常。这是我正在使用的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

dict = {'data': [[1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]], 'parameter': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(dict)

换句话说，df['data'] 中的每一行都包含一个数组。

我需要使用 matplotlib 的 imshow() 函数来绘制它，但我在使用 df['data'] 中的数组时遇到了困难。我试过使用df['data'].to_numpy()，但这会返回一个dtype=object，这是imshow 无法处理的。尝试绘制时出现此错误：

TypeError: dtype 对象的图像数据无法转换为浮点数

确切地说，这是我尝试运行的：

import pylab as plt
plt.imshow(df['data'].to_numpy())

我四处阅读，似乎找不到任何有类似例子的人。

明确一点：我需要 从 DataFrame to imshow，我不能直接从代码中的字典中绘图。我也不想对新列表进行任何附加，因为我的数据集很大并且会大大减慢速度。

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编辑 1：

要回答 cmets 中的问题，这是我所追求的情节类型。 x 轴包含df['data'] 中的数组，而y 轴最终将是df['parameter']。

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编辑 2：

我想我需要进一步澄清我的问题。我希望准确地重现这个情节。

为了制作这个情节，我做了以下事情：

rows = []
for i in df['data']: 
    rows.append(i)
plt.imshow(rows)

此解决方案适用于我的数据，但我正在寻找一种更有效的方式来做同样的事情。即不涉及循环和追加的方法。

Answer 1

您可以执行以下操作：

使用df.explode 将data 列取消列出到不同的行，然后进行绘图。

x = df.explode('data').reset_index()
plt.imshow(x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T)

这将产生：

基本上，x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T 会为您提供所需的 numpy 数组，您可以在其中随意绘制。

根据用户评论编辑：

plt.imshow(np.array(df["data"].values.tolist()).astype('float'))

这将产生：