如何将for循环内函数的生成结果存储到Python中的DataFrame？

Question

我想存储我创建的名为“surface_coverage”的函数的生成结果。该函数以 numpy.ndarray 形式返回结果，我尝试将其存储到数据框中，但我不断收到错误消息“必须通过 2-d 输入” 这是我的代码

T = [400,500,600,700]
result = []
for t in  df_G['Temperature']:
    for i in T:

        columns = f'G_ads_{i}'
        G_CO2 = df.loc[df.Metal_Oxides == "Al2O3"].loc[df.Adsorbates == 'CO2'][columns].min()
        G_H2O = df.loc[df.Metal_Oxides == "Al2O3"].loc[df.Adsorbates == 'H2O'][columns].min()
        G_O2 = df.loc[df.Metal_Oxides == "Al2O3"].loc[df.Adsorbates == 'O2'][columns].min()
        if t == i+273.15:
            theta = surface_coverage(t,P,G_CO2,G_H2O,G_O2,x_co2,x_h2o,x_o2)
            result.append(theta)
new_data = pd.DataFrame(result)

这是输出：

[array([[8.53931326e-04],
       [9.34890812e-15],
       [9.99146054e-01],
       [1.46447007e-08]]), array([[1.07403011e-01],
       [4.44545478e-13],
       [8.92596825e-01],
       [1.64041799e-07]]), array([[8.52759436e-01],
       [1.52248154e-12],
       [1.47240375e-01],
       [1.88472871e-07]]), array([[9.92480337e-01],
       [8.43223552e-13],
       [7.51961814e-03],
       [4.46422474e-08]]), array([[9.99428328e-01],
       [4.36060531e-13],
       [5.71659951e-04],
       [1.17418613e-08]]), array([[9.99935140e-01],
       [2.38117323e-13],
       [6.48560836e-05],
       [3.70506323e-09]])]

有什么方法可以将 numpy.bdarray 转换为 float 吗？ 感谢您的宝贵时间和帮助！

Answer 1

我认为这里的问题是您的输出数组以看起来 3D 而不是 2D 的方式嵌套，这正是 pandas DataFrame 正在寻找的。

看起来你的surface_coverage函数的输出theta是一个矩阵。虽然您可能将其解释为 4 个数字的列表（一个向量），但它看起来被视为一个矩阵（1 行 x 4 列，我们可以通过计算括号来看到）。

array([[8.53931326e-04],
   [9.34890812e-15],
   [9.99146054e-01],
   [1.46447007e-08]])

您可能希望这个数组看起来像这样（注意括号）：

array([8.53931326e-04,
   9.34890812e-15,
   9.99146054e-01,
   1.46447007e-08])

要解决这个问题，您应该能够替换

result.append(theta)

与

result.append(theta.flatten())

这会将它们变成数组。因此，您的结果将只是一个应正确识别为 2D 的数组列表。