【发布时间】：2019-11-12 20:41:51
【问题描述】：
我有两个 Pandas 数据框，比如 df1 和 df2（形状 (10, 15)），我想将它们变成 Numpy 数组，然后构造一个包含它们的 Numpy 数组（形状 (2 , 10, 15))。我目前这样做如下：
data1 = df1.to_numpy()
data2 = df2.to_numpy()
data = np.array([data1, data2])
现在我正在尝试对多对数据帧执行此操作，当我为某些数据帧调用 data.any() 时，我正在使用的代码会中断，从而给出真值错误说使用 any() 或all()（我已经在做）。当我看到这种情况发生时，我开始打印data，我注意到np.array() 构造函数将生成类似于[[[...]]] 或[array([[...]])] 的内容。
第一个工作正常，但第二个不行。数据帧的差异不是随机的，它会中断某些数据帧，但是所有这些数据帧都以相同的方式进行预处理和处理，我已经手动检查了那些不起作用的数据帧没有任何异常.
由于我无法提供太多明确的代码/数据（代码非常庞大，每个数组有 300 个条目），我的主要问题是为什么数组构造函数要么给出 [[[...]]] 或 [array([[...]])] 形式，以及为什么第二个不喜欢我打电话给data.any()？
【问题讨论】：
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你能发布
type(data1)、type(data2、type(data)返回的值吗？ -
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data.shape和data.dtype。在一种情况下，形状将是多维的和 dtype 数字。我期望的另一个是带有对象 dtype 的 1d。那是因为组件阵列的形状不同。np.stack((data1, data2))是构造相同数字 dtype 的另一种方式（当形状匹配时）。当它们不匹配时会引发错误。 -
@hpaulj 我查看了每个数据框的形状，发现当构造“失败”时，其中一个数据框的形状是 (9, 15) 而不是 (10, 15) - 这发生在之后加工。我解决了这个问题，现在一切正常，谢谢！
标签： python arrays pandas numpy