将 dtype <U30 的 numpy ndarray 转换为 float答案

【问题标题】：Converting numpy ndarray with dtype <U30 into float将 dtype <U30 的 numpy ndarray 转换为 float
【发布时间】：2023-03-19 02:20:01
【问题描述】：

我正在从 pandas 数据框单元格中读取一个列表。

>>from pandas import DataFrame as table
>>x = table.loc[table['person'] == int(123), table.columns != 'xyz']['segment'][0]
>>print("X = ",x)

“person”和“segment”是我的列名，segment 包含一个带有浮动值的列表。

>>X = [[39.414, 39.498000000000005]]

现在，当我尝试将其转换为 numpy 数组时，

>>x = numpy.asarray(x)
>>x=x.astype(float)

我收到以下错误

ValueError: could not convert string to float: '[[39.414, 39.498000000000005]]'

我已尝试解析字符串并尝试删除任何“\n”或“”或任何不必要的引号，但它不起作用。然后我试图找到dtype

>>print("Dtype = ", x.dtype)
>>Dtype = <U30

我假设我们需要将 U30 dtype 转换为浮点数，但我不知道该怎么做。我正在使用 numpy 版本 1.15.0。

我想要做的就是，将上面的列表解析成一个带有浮点值的列表。

【问题讨论】：

你能添加一些模拟数据以便重现吗？
看起来你有一个列表的字符串表示。首先尝试使用ast.literal_eval(x)。在整个列上执行此操作以使这更容易：df.segment = df.segment.apply(ast.literal_eval)

【解决方案1】：

数据类型应该已经提示您了。 U30 这里代表一个长度为 30 的 unicode 字符串（如果你输入 len(x)，你会看到它。

您拥有的是列表的字符串表示形式，而不是字符串/浮点数/等的列表。

您需要在这里使用ast 库：

x = '[[39.414, 39.498000000000005]]'
x = ast.literal_eval(x)
np.array(x, dtype=float)

array([[39.414, 39.498]])

【讨论】：

【解决方案2】：

对于您看到的具体格式，请考虑np.fromstring。通过字符串切片，您还可以删除未使用的维度：

x = '[[39.414, 39.498000000000005]]'

res = np.fromstring(x[2:-2], sep=',')

# array([ 39.414,  39.498])

【讨论】：

嗨！这适用于上述示例，但不适用于像这样的多维数组：x = '[[39.414, 39.498000000000005],[344.234234,442.23432]]'。在那种情况下 x = ast.literal_eval(x) 后跟 np.array(x, dtype=float) 更合适
@appsdownload，是的，因此评论For the specific format you see。
哦。谢谢@jpp。另外，如果我有特定的格式，你能帮我理解哪一个会更有效吗？
我不确定。这是一个单独的问题，但请查看 timeit 模块，您可以自己测试！