Pandas 列由数组组成，使用 plt.imshow() 根据用户评论进行编辑：

如何解决Pandas 列由数组组成，使用 plt.imshow() 根据用户评论进行编辑：

所以我的数据结构有点不寻常。这是我正在使用的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

dict = {'data': [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]],'parameter': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(dict)

换句话说，df['data'] 中的每一行都包含一个数组。

我需要使用 matplotlib 的 imshow() 函数来绘制它，但是我在处理 df['data'] 中的数组时遇到了困难。我试过使用 df['data'].to_numpy()，但这会返回一个 dtype=object，而 imshow 无法处理。尝试绘制时出现此错误：

TypeError: dtype 对象的图像数据无法转换为浮点

确切地说，这是我尝试运行的：

import pylab as plt
plt.imshow(df['data'].to_numpy())

我已经四处阅读，似乎找不到任何有类似例子的人。

要清楚：我需要从 DataFrame 到 imshow，我不能直接从代码中的字典中绘图。我也不想对新列表做任何附加，因为我的数据集很大并且会大大减慢速度。

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编辑 1：

要回答评论中的问题，这就是我所追求的情节类型。 x 轴包含 df['data'] 中的数组，而 y 轴最终将是 df['parameter']。

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编辑 2：

我想我需要进一步澄清我的问题。我希望准确地重现这个情节。

为了制作这个情节，我做了以下事情：

rows = []
for i in df['data']: 
    rows.append(i)
plt.imshow(rows)

此解决方案适用于我的数据，但我正在寻找一种更有效的方法来做同样的事情。即，一种不涉及循环和追加的方法。

解决方法

您可以执行以下操作：

使用 df.explode 将 data 列取消列出到不同的行，然后绘制。

x = df.explode('data').reset_index()
plt.imshow(x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T)

这将产生：

基本上，x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T 会为您提供所需的 numpy 数组，您可以在其中随意绘制。

根据用户评论进行编辑：

plt.imshow(np.array(df["data"].values.tolist()).astype('float'))

这将产生：