Pandas 数据框将 numpy 数组列读取为 str

Question

我有两个 Python 脚本，一个创建 .csv 文件，另一个读取它。

这就是我将数据框保存在第一个文件中的方式：

df['matrix'] = df['matrix'].apply(lambda x: np.array(x))
df.to_csv("Matrices.csv", sep=",", index=False)

df['matrix'].iloc[0] 的类型和形状分别为<class 'numpy.ndarray'> 和(24, 60)。

在我尝试的第二个脚本中

print ("type of df['matrix'].iloc[0]", type(df['matrix'].iloc[0]))

输出为type of df['matrix'].iloc[0] <class 'str'>

如何确保df['matrix'] 不会失去其本质？

Answer 1

如果要保存和只读 numpy 数组，请使用 savetxt 和 genfromtxt。

---

如果有多个列，则使用：

使用pickle:

df.to_pickle('file.pkl')
df = pd.read_pickle('file.pkl')

---

将数组转换为多列，然后写入文件：

a = np.array(
[[219,220,221],
 [154,152,14],
 [205,202,192]])

df = pd.DataFrame({'matrix':a.tolist(), 'b':np.arange(len(a))})
print (df)
            matrix  b
0  [219, 220, 221]  0
1   [154, 152, 14]  1
2  [205, 202, 192]  2

df1 = pd.DataFrame(df.pop('matrix').values.tolist(), index=df.index).add_prefix('mat_')
print (df1)
   mat_0  mat_1  mat_2
0    219    220    221
1    154    152     14
2    205    202    192

df = df.join(df1)
print (df)
   b  mat_0  mat_1  mat_2
0  0    219    220    221
1  1    154    152     14
2  2    205    202    192

但如果真的需要将值转换为array 需要转换器与ast.literal_eval:

import ast

df.to_csv('testing.csv', index=False)

df = pd.read_csv('testing.csv', converters={'matrix':lambda x: np.array(ast.literal_eval(x))})
print (type(df.loc[0, 'matrix']))

<class 'numpy.ndarray'>

Answer 2

要将数组作为多列直接保存到 csv，请使用：

np.savetxt(r'C:\path\file.csv',a,delimiter=',')

如果您需要作为 python 对象回读，@jezrael 指出，ast.literal_eval() 是您的救星