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Stocker numpy.array dans les cellules d'un Pandas.DataFrame

J'ai une base de données dans laquelle je voudrais stocker 'raw' numpy.array:

df['COL_ARRAY'] = df.apply(lambda r: np.array(do_something_with_r), axis=1)

mais il semble que pandas tente de "décompresser" le fichier numpy.array.

Y at-il un travail autour? Autre que l'utilisation d'un wrapper (voir édition ci-dessous)?

J'ai essayé reduce=False sans succès.

EDIT

Cela fonctionne, mais je dois utiliser la classe 'factice' Data pour envelopper le tableau, ce qui est insatisfaisant et pas très élégant.

class Data:
    def __init__(self, v):
        self.v = v

meas = pd.read_Excel(DATA_FILE)
meas['DATA'] = meas.apply(
    lambda r: Data(np.array(pd.read_csv(r['filename'])))),
    axis=1
)
pythonpandasnumpydataframe
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Cedric H.

Utilisez un wrapper autour du tableau numpy, c’est-à-dire passez le tableau numpy en tant que liste

a = np.array([5, 6, 7, 8])
df = pd.DataFrame({"a": [a]})

Sortie:

 a 
 0 [5, 6, 7, 8]

Ou vous pouvez utiliser apply(np.array) en créant les n-uplets, c’est-à-dire si vous avez un cadre de données.

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                   'a': ['on', 'on', 'off', 'off'],
                   'b': ['on', 'off', 'on', 'off']})

df['new'] = df.apply(lambda r: Tuple(r), axis=1).apply(np.array)

Sortie:

 ab id new 
 0 activé le 1 [activé, activé, 1] 
 1 activé 2 [activé, désactivé, 2] 
 2 désactivé le 3 [ off, on, 3] 
 3 off off 4 [off, off, 4] 

df['new'][0]

Sortie:

array(['on', 'on', '1'], dtype='<U2')
31
Bharath M

Vous pouvez placer les arguments de données du bloc de données entre crochets pour conserver le np.array dans chaque cellule:

one_d_array = np.array([1,2,3])
two_d_array = one_d_array*one_d_array[:,np.newaxis]
two_d_array

array([[1, 2, 3],
       [2, 4, 6],
       [3, 6, 9]])


pd.DataFrame([
    [one_d_array],
    [two_d_array] ])

                                   0
0                          [1, 2, 3]
1  [[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9]]
5
user1717828

Supposons que vous avez un DataFrame ds et qu'il a une colonne nommée 'classe'. Si ds ['classe'] contient des chaînes ou des nombres et que vous souhaitez les modifier avec numpy.ndarray Ou lists, le code suivant Aidez-moi. Dans le code, class2vector est un numpy.ndarray Ou list et ds_class est une condition de filtre .

ds['class'] = ds['class'].map(lambda x: class2vector if (isinstance(x, str) and (x == ds_class)) else x)

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yuzhen_3301