Python：从 DataFrame 中的两列创建结构化 numpy 结构化数组

Question

如何从 DataFrame 中的两列创建结构化数组？ 我试过这个：

df = pd.DataFrame(data=[[1,2],[10,20]], columns=['a','b'])
df

    a   b
0   1   2
1   10  20

x = np.array([([val for val in list(df['a'])],
               [val for val in list(df['b'])])])

但这给了我这个：

array([[[ 1, 10],
        [ 2, 20]]])

但我想要这个：

[(1,2),(10,20)]

谢谢！

Answer 1

有几种方法。与常规 NumPy 数组相比，您可能会遇到性能和功能方面的损失。

记录数组

您可以将pd.DataFrame.to_records 与index=False 一起使用。从技术上讲，这是一个record array，但对于许多用途来说这已经足够了。

res1 = df.to_records(index=False)

print(res1)

rec.array([(1, 2), (10, 20)], 
          dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8')])

结构化数组

您可以手动构造结构化数组，方法是逐行转换为tuple，然后为dtype 参数指定一个元组列表。

s = df.dtypes
res2 = np.array([tuple(x) for x in df.values], dtype=list(zip(s.index, s)))

print(res2)

array([(1, 2), (10, 20)], 
      dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8')])

有什么区别？

很少。 recarray 是常规 NumPy 数组类型 ndarray 的子类。另一方面，第二个示例中的结构化数组的类型为ndarray。

type(res1)                    # numpy.recarray
isinstance(res1, np.ndarray)  # True
type(res2)                    # numpy.ndarray

主要区别在于记录数组便于属性查找，而结构化数组将产生AttributeError：

print(res1.a)
array([ 1, 10], dtype=int64)

print(res2.a)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'a'

相关：NumPy “record array” or “structured array” or “recarray”

Answer 2

使用列表推导将嵌套的lists 转换为tuples：

print ([tuple(x) for x in df.values.tolist()])
[(1, 2), (10, 20)]

详情：

print (df.values.tolist())
[[1, 2], [10, 20]]

编辑：您可以通过to_records 转换，然后转换为np.asarray，检查link：

df = pd.DataFrame(data=[[True, 1,2],[False, 10,20]], columns=['a','b','c'])
print (df)
       a   b   c
0   True   1   2
1  False  10  20

print (np.asarray(df.to_records(index=False)))
[( True,  1,  2) (False, 10, 20)]

Answer 3

这是一个单行：

list(df.apply(lambda x: tuple(x), axis=1))

或

df.apply(lambda x: tuple(x), axis=1).values