考虑此简单的数据框:
a b
0 1 2
1 2 3
我执行.apply
这样:
In [4]: df.apply(lambda x: [x.values])
Out[4]:
a [[140279910807944, 140279910807920]]
b [[140279910807944, 140279910807920]]
dtype: object
In [5]: df.apply(lambda x: [x.values])
Out[5]:
a [[37, 37]]
b [[37, 37]]
dtype: object
In [6]: df.apply(lambda x: [x.values])
Out[6]:
a [[11, 11]]
b [[11, 11]]
dtype: object
为什么大熊猫每次都会打印出垃圾?
我已经验证了这件事发生在v0.20中。
编辑:寻找答案,而不是解决方法。
它看起来像错误,因此打开了第17487页。
对我来说,工作添加 tolist
:
print (df.apply(lambda x: [x.values.tolist()]))
a [[1, 2]]
b [[2, 3]]
dtype: object
print (df.apply(lambda x: [list(x.values)]))
a [[1, 2]]
b [[2, 3]]
dtype: object
我没有答案...只是解决
的工作f = lambda x: x.values.reshape(1, -1).tolist()
df.apply(f)
a [[1, 2]]
b [[2, 3]]
dtype: object
我将其跟踪到pd.lib.reduce
pd.lib.reduce(df.values, lambda x: [list(x)])
array([list([[1, 2]]), list([[2, 3]]), list([['a', 'b']])], dtype=object)
vers
pd.lib.reduce(df.values, lambda x: [x])
array([list([array([None, None], dtype=object)]),
list([array([None, None], dtype=object)]),
list([array([None, None], dtype=object)])], dtype=object)
另一个工作:
df.apply(lambda x: [list(x)])