web-dev-qa-db-de.com

Konvertieren Sie eine Liste von Arrays in Pandas-Datenrahmen

Ich habe eine Liste von numpy-Arrays, die ich in DataFrame konvertieren möchte. Jedes Array sollte eine Zeile des Datenrahmens sein. 

Die Verwendung von pd.DataFrame () funktioniert nicht. Es wird immer der Fehler ausgegeben: ValueError: Muss eine 2D-Eingabe übergeben.

Gibt es einen besseren Weg, dies zu tun?

Dies ist mein aktueller Code:

list_arrays = array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 00]], dtype=uint8), array([[0, 0, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 00]], dtype=uint8)]

d = pd.DataFrame(list_of_arrays)

ValueError: Must pass 2-d input
pythonpython-3.xpandasnumpydataframe
4
Marcos Santana

Option 1: 

In [143]: pd.DataFrame(np.concatenate(list_arrays))
Out[143]:
   0  1  2  3  4  5  6  7  8
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
1  0  0  3  2  0  0  0  0  0

Option 2: 

In [144]: pd.DataFrame(list(map(np.ravel, list_arrays)))
Out[144]:
   0  1  2  3  4  5  6  7  8
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
1  0  0  3  2  0  0  0  0  0

Warum bekomme ich:

ValueError: Must pass 2-d input

Ich denke, pd.DataFrame() versucht es wie folgt in NDArray umzuwandeln:

In [148]: np.array(list_arrays)
Out[148]:
array([[[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 0]]], dtype=uint8)

In [149]: np.array(list_arrays).shape
Out[149]: (2, 1, 9)     # <----- NOTE: 3D array
4
MaxU

Alt 1

pd.DataFrame(sum(map(list, list_arrays), []))

   0  1  2  3  4  5  6  7  8
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
1  0  0  3  2  0  0  0  0  0

Alt 2

pd.DataFrame(np.row_stack(list_arrays))

   0  1  2  3  4  5  6  7  8
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
1  0  0  3  2  0  0  0  0  0
4
piRSquared

Sie können pd.Series verwenden

pd.Series(l).apply(lambda x : pd.Series(x[0]))
Out[294]: 
   0  1  2  3  4  5  6  7  8
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
1  0  0  3  2  0  0  0  0  0
2
Wen-Ben

Hier ist ein Weg.

import numpy as np, pandas as pd

lst = [np.array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int),
       np.array([[0, 0, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int)]

df = pd.DataFrame(np.vstack(lst))

#    0  1  2  3  4  5  6  7  8
# 0  0  0  0  1  0  0  0  0  0
# 1  0  0  3  2  0  0  0  0  0
1
jpp