来自 numpy 数组的 SFrame答案

【问题标题】：SFrame from numpy array来自 numpy 数组的 SFrame
【发布时间】：2016-07-25 20:48:24
【问题描述】：

我想从 NumPy 数组创建一个 SFrame。

我特别想要的是：

np.arange(16).reshape(4, 4)

+----+----+----+----+
| 0  | 1  | 2  | 3  |
+----+----+----+----+
| 0  | 1  | 2  | 3  |
| 4  | 5  | 6  | 7  |
| 8  | 9  | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 |
+----+----+----+----+
[4 rows x 4 columns]

如果我这样做：

print SFrame(np.arange(16).reshape(4, 4))

我明白了：

+--------------------------+
|            X1            |
+--------------------------+
|   [0.0, 1.0, 2.0, 3.0]   |
|   [4.0, 5.0, 6.0, 7.0]   |
|  [8.0, 9.0, 10.0, 11.0]  |
| [12.0, 13.0, 14.0, 15.0] |
+--------------------------+
[4 rows x 1 columns]

如果我将NumPy 数组转换为Pandas DataFrame 并将Pandas DataFrame 转换为SFrame，我可以获得我想要的：

print SFrame(pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)))

+----+----+----+----+
| 0  | 1  | 2  | 3  |
+----+----+----+----+
| 0  | 1  | 2  | 3  |
| 4  | 5  | 6  | 7  |
| 8  | 9  | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 |
+----+----+----+----+
[4 rows x 4 columns]

我的问题是：

如何以Pandas DataFrame 读取它的方式从NumPy 数组创建SFame（数组NxM => DataFrame 与N 行和M 列)，但不使用Pandas 作为中间步骤？

【问题讨论】：

我无法确认，但 SFrame 需要一本字典。试试：{str(i): np.arange(16).reshape(4, 4).T[i] for i in range(4)}
如果 SFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)) 有效，请尝试 SFrame(pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)).values ) .values 将返回形状正确的 np.array
我想从 numpy 数组返回 SFrame。如果我这样做，它会起作用：numpy => pandas DataFrame => SFrame 但我想排除中间步骤并拥有：numpy => SFrame

标签： python numpy pandas dataframe sframe

【解决方案1】：

我也有这个问题，我也发现 SFrame 中的多索引很难。

可能是愚蠢的修复，但仍然可行；

from graphlab import SFrame,SArray

data=np.arange(16).reshape(4, 4).T 
sf=SFrame(map(SArray,data)

应该是这样的

X1  X2  X3  X4
0   1   2   3
4   5   6   7
8   9   10  11
12  13  14  15

【讨论】：