从 pandas 数据帧到多维 numpy 数组以与 tensorflow 兼容答案

【问题标题】：From pandas dataframe to multidimensional numpy array for compatibility with tensorflow从 pandas 数据帧到多维 numpy 数组以与 tensorflow 兼容
【发布时间】：2020-07-15 07:24:44
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列包含列表：

import pandas as pd
import numpy as np
(
   pd.DataFrame({
      "x": [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
   )}
   .assign(x = lambda data: data.x.apply(np.array))  # convert lists into numpy arrays
   .to_numpy()
   .shape  # returns (3, 1) when I was hoping for a (3,1,2)
)

我想将这些数据作为 3D 数组传递到 tensorflow，但首先我需要能够从中得到正确的形状。

非常感谢！

【问题讨论】：

@JvdV，我不是 100% 确定，但我认为应该是 (3,1,2)：3 行，1 列，2 维

标签： python pandas numpy tensorflow

【解决方案1】：

你可以像这样检索它：

import pandas as pd
import numpy as np
npArr = np.array(pd.DataFrame({"x": [[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
                               "y": [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]}).values.tolist())
print(npArr.shape)

【讨论】：

谢谢！我有几个后续问题：（1）我认为第一个维度应该对应于行，关于为什么第一个维度是 1（列）的任何想法？例如。如果我这样做pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3]}).to_numpy().shape，它会按预期返回(3,1)
还有一个问题：虽然提议的解决方案是有道理的，但我觉得它对于我的用例来说并不完整（即使它实际上回答了最初的问题）：你看，我有 1000 多个像x 这样的多维变量，我想将它们全部保存在一个数据集中，所以您能否扩展您的答案以涵盖输出表涵盖多列的情况，而不是（1,3,2），说（2,3,2）？
太棒了！非常感谢，这正是我想要的！
它基于@jezrael 的this 回答。我记了，所以也请在信用到期时给予信用=）
@IVR，不客气。请参阅上面的评论，该评论直接指向另一篇很有帮助的帖子。另外，让我们清理一下问题/答案下面的 cmets。