python-将熊猫数据框转换为结构化数组

内容导读

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内容图文

我有以下熊猫数据框

import pandas as pd
a = [2.5,3.3]
b = [3.6,3.9]
D = {'A': a, 'B': b}

这给了我类似的东西

+---+-----+-----+
|   |  A  |  B  |
+---+-----+-----+
| 0 | 2.5 | 3.3 |
| 1 | 3.6 | 3.9 |
+---+-----+-----+ 

我想将此数据帧转换为结构化数组,例如

data = np.rec.array([
('A', 2.5),
('A', 3.6),
('B', 3.3),
('B', 3.9),
], dtype = [('Type','|U5'),('Value', '<i8')])

由于我是熊猫新手,所以我没有找到实现这一目标的方法.我尝试了pd.to_records,但是索引妨碍了我的工作,我找不到解决办法.

任何帮助表示赞赏.谢谢.

解决方法:

Melt the DataFrame使A和B(列索引)成为一列.
要摆脱数字索引,请将此新列作为索引.然后调用to_records()：

import pandas as pd
a = [2.5,3.3]
b = [3.6,3.9]
D = {'A': a, 'B': b}
df = pd.DataFrame(D)
result = (pd.melt(df, var_name='Type', value_name='Value')
          .set_index('Type').to_records())
print(repr(result))

产量

rec.array([('A',  2.5), ('A',  3.3), ('B',  3.6), ('B',  3.9)], 
          dtype=[('Type', 'O'), ('Value', '<f8')])

这是关键步骤：

In [167]: df
Out[167]: 
     A    B
0  2.5  3.6
1  3.3  3.9

In [168]: pd.melt(df)
Out[168]: 
  variable  value
0        A    2.5
1        A    3.3
2        B    3.6
3        B    3.9

融化DataFrame之后,to_records(基本上)将返回所需的结果：

In [169]: pd.melt(df).to_records()
Out[169]: 
rec.array([(0, 'A',  2.5), (1, 'A',  3.3), (2, 'B',  3.6), (3, 'B',  3.9)], 
          dtype=[('index', '<i8'), ('variable', 'O'), ('value', '<f8')])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-将熊猫数据框转换为结构化数组全部内容，希望文章能够帮你解决python-将熊猫数据框转换为结构化数组所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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