将数据帧列中的一维数组元素列表转换为常规数值

Question

已经在数据集上实现了ANN回归。预测值和实际值被存储在数据帧中。实际值的类型是float，当我使用df.info((.检查数据帧时，数据帧中的预测值显示为对象类型

数据帧中的预测值类似于以下代码：

import pandas as pd
a=[[1.4],[3.6],[6.7]]
df = pd.DataFrame()
df['a']=a

但是，我希望df[‘a']给出以下输出。

df['a'] = 1.4 3.6 6.7

我试过df[‘a'].astype(float(、df[‘a’].platin((，但都不起作用。如何将数据帧列中的1 d数组元素列表转换为正常的浮点值。

Answer 1

您使用numpy和list来实现它，如下所示：

list(np.squeeze(a))

Answer 2

import pandas as pd
a = [[1.4], [3.6], [6.7]]
df = pd.DataFrame(a, dtype=float, columns=["a"])
print(df["a"])
>>> 0    1.4
1    3.6
2    6.7
Name: a, dtype: float64

此代码直接使用数据作为数据帧的输入。dtype表示数据由浮点数组成。

columns参数必须是迭代器。这就是a在列表中的原因。

要将pd.Series对象转换为列表，请运行以下代码：

print(df["a"].tolist())
>>> [1.4, 3.6, 6.7]