一个 numpy 数组可以是 pandas 数据框中的一个元素吗？答案

【问题标题】：Can a numpy array be a element in a pandas dataframe?一个 numpy 数组可以是 pandas 数据框中的一个元素吗？
【发布时间】：2020-10-07 23:50:35
【问题描述】：

是否可能存在数据框，其中（例如）有一个名为“数据”的列，并且该列中的每个元素都是一个 numpy 数组？

| Data              | Time          |
| [1, 2, 3, ... 10] | June 12, 2020 |
| [11, 12, ..., 20] | June 13, 2020 |

If so, how do you create a dataframe in this format?

【问题讨论】：

是的，但是像保存和读取这样的操作比较麻烦。
您可以创建一个存储任意 Python 对象的列，并且 numpy 数组是 Python 对象。但是有效地处理列中的数据（比 Python for 循环更好）将是一个问题。

标签： python arrays pandas numpy

【解决方案1】：

不确定你想这样做，但它有效。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Data': [np.array([1, 2, 3, 10]), np.array([11,12,13,20])], 'Time' : ['June 12, 2020', 'June 13, 2020']})
print (df)

输出：

               Data           Time
0     [1, 2, 3, 10]  June 12, 2020
1  [11, 12, 13, 20]  June 13, 2020

你也可以用列表来做：

df = pd.DataFrame({'Data': [[1, 2, 3, 10], [11,12,13,20]], 'Time' : ['June 12, 2020', 'June 13, 2020']})

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，你可以，关注this question。当您按日期、索引等分组数据时，它很有用。因为您压缩了一些行，但就熊猫操作而言，它可能效率不高。也许你会更喜欢使用groupby() 方法然后应用操作。

【讨论】：