将数组的numpy数组转换为字符串的数据帧 具有列表理解使用 Numpy与熊猫

如何解决将数组的numpy数组转换为字符串的数据帧 具有列表理解使用 Numpy与熊猫

我无法将数组数组转换为字符串数组：

import numpy as np

X = np.array([[-1,-1],[-2,[-3,-2],[1,1],[2,[3,2]])

我想构建一个如下所示的数据框：

     "coordinate"
   0   '-1 -1'
   1   '-2 -1'
   2   '-3 -2'
   3   '1 1'
   4   '2 1'
   5   '3 2'

解决方法

这里有几种方法可以做到这一点 -

具有列表理解

1. 使用 str(i) 将 X 元素转换为字符串
2. 使用列表推导式迭代每一行，并使用 ' '.join(i)
3. 转换为列名为“坐标”的数据框

data = [' '.join(str(i)) for i in X]
df = pd.DataFrame(data,columns=['coordinates'])
print(df)

  coordinates
0       -1 -1
1       -2 -1
2       -3 -2
3         1 1
4         2 1
5         3 2

使用 Numpy

1. 使用 .astype(str) 将 X 元素转换为字符串
2. 然后你可以在轴 1 上应用 ' '.join() 来连接数组
3. 转换为列名为“坐标”的数据框

data = np.apply_along_axis(' '.join,1,X.astype(str))
df = pd.DataFrame(data,columns=['coordinates'])
print(df)

  coordinates
0       -1 -1
1       -2 -1
2       -3 -2
3         1 1
4         2 1
5         3 2

与熊猫

你也可以用熊猫来做到这一点。

df = pd.DataFrame(X)
df = df[0].map(str)+' '+df[1].map(str)
df = pd.DataFrame(df,columns=['coordinates'])
print(df)

  coordinates
0       -1 -1
1       -2 -1
2       -3 -2
3         1 1
4         2 1
5         3 2

,

您可以通过以下方式实现：

import pandas as pd
import numpy as np

X = np.array([[-1,-1],[-2,[-3,-2],[1,1],[2,[3,2]])

df = pd.DataFrame(columns=['coordinate'])

for index,item in enumerate(X):                                                                
    df.at[index,'coordinate'] = ' '.join(item.astype(str))

结果：

print(df)

coordinate
0      -1 -1
1      -2 -1
2      -3 -2
3        1 1
4        2 1
5        3 2

,

例如，您可以使用 f-strings 和列表推导来完成此任务。 例如：

X = np.array([[-1,2]])

X_string = np.array([f"{i[0]} {i[1]}" for i in X])

pd.DataFrame(data=X_string,columns=["coordinates"])

输出将与所需完全相同。但我认为这不是您任务的最佳设计。如果我是你，我可能会将坐标列分成两个单独的（例如“纬度”和“经度”）。