将数组的numpy数组转换为字符串的数据帧答案

【问题标题】：Convert numpy array of array to dataframe of string将数组的numpy数组转换为字符串的数据帧
【发布时间】：2021-05-19 04:59:06
【问题描述】：

我无法将我的数组数组转换为字符串数组：

import numpy as np

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

我想构建一个看起来像这样的数据框：

     "coordinate"
   0   '-1 -1'
   1   '-2 -1'
   2   '-3 -2'
   3   '1 1'
   4   '2 1'
   5   '3 2'

【问题讨论】：

标签： python arrays dataframe numpy-ndarray

【解决方案1】：

这里有几种方法可以做到这一点 -

使用列表理解

使用 str(i) 将 X 元素转换为字符串
使用列表解析遍历每一行，并使用' '.join(i) 在其间加入空格
转换为列名为“coordinates”的数据框

data = [' '.join(str(i)) for i in X]
df = pd.DataFrame(data, columns=['coordinates'])
print(df)

  coordinates
0       -1 -1
1       -2 -1
2       -3 -2
3         1 1
4         2 1
5         3 2

使用 Numpy

使用.astype(str)将X元素转换为字符串
然后您可以在轴 1 上应用 ' '.join() 来连接数组
转换为列名为“coordinates”的数据框

data = np.apply_along_axis(' '.join, 1, X.astype(str))
df = pd.DataFrame(data, columns=['coordinates'])
print(df)

  coordinates
0       -1 -1
1       -2 -1
2       -3 -2
3         1 1
4         2 1
5         3 2

与熊猫

你也可以用 pandas 做到这一点。

df = pd.DataFrame(X)
df = df[0].map(str)+' '+df[1].map(str)
df = pd.DataFrame(df, columns=['coordinates'])
print(df)

  coordinates
0       -1 -1
1       -2 -1
2       -3 -2
3         1 1
4         2 1
5         3 2

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以通过以下方式实现此目的：

import pandas as pd
import numpy as np

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

df = pd.DataFrame(columns=['coordinate'])

for index, item in enumerate(X):                                                                
    df.at[index, 'coordinate'] = ' '.join(item.astype(str))

结果：

print(df)

coordinate
0      -1 -1
1      -2 -1
2      -3 -2
3        1 1
4        2 1
5        3 2

【讨论】：

【解决方案3】：

例如，您可以使用 f 字符串和列表推导来执行此任务。例如：

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

X_string = np.array([f"{i[0]} {i[1]}" for i in X])

pd.DataFrame(data=X_string, columns=["coordinates"])

输出将与预期完全相同。但我认为这不是您任务的最佳设计。如果我是你，我可能会将坐标列分成两个单独的列（例如“lat”和“lon”）。

【讨论】：