我想将一个pandas系列的数字列表字符串转换为numpy数组。我有一些类似的东西:
ds = pd.Series(['[1 -2 0 1.2 4.34]', '[3.3 4 0 -1 9.1]'])
我想要的输出:
arr = np.array([[1, -2, 0, 1.2, 4.34], [3.3, 4, 0, -1, 9.1]])
到目前为止,我所做的是将熊猫系列转换为一系列数字,如:
ds1 = ds.apply(lambda x: [float(number) for number in x.strip('[]').split(' ')])
但是我不知道如何从ds1
到arr
。
使用Series.str.strip
+Series.str.split
并使用dtype=float
:创建新的np.array
arr = np.array(ds.str.strip('[]').str.split().tolist(), dtype='float')
结果:
print(arr)
array([[ 1. , -2. , 0. , 1.2 , 4.34],
[ 3.3 , 4. , 0. , -1. , 9.1 ]])
您可以尝试删除;[]";首先从Series对象,然后事情会变得更容易,https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.split.html.
ds1 = ds.str.strip("[]")
# split and exapand the data, conver to numpy array
arr = ds1.str.split(" ", expand=True).to_numpy(dtype=float)
然后arr
将是您想要的正确格式,
array([[ 1. , -2. , 0. , 1.2 , 4.34],
[ 3.3 , 4. , 0. , -1. , 9.1 ]])
然后,我做了一个小的分析,与Shubham的colution进行比较。
# Shubham's way
%timeit arr = np.array(ds.str.strip('[]').str.split().tolist(), dtype='float')
332 µs ± 5.72 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
# my way
%timeit ds.str.strip("[]").str.split(" ", expand=True).to_numpy(dtype=float)
741 µs ± 4.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
显然,他的解决方案要快得多!干杯