Question

当我尝试从功能性numpy数组创建它们时，DataFrames正在吐出endianess错误。这是一个pastebin，更多细节如下： http://pastebin.com/Sdg9EM61

在我的字段中，我们以.FIT格式存储数据，这是一种二进制格式（稍后可能会有用）

我真的不知道如何在几行代码和错误之后解决这个问题。

d = fits.getdata('file.fit')
d2 = np.array(d)

然后你可以用这样做很酷的技巧：

d2[d2['key1'] > 10.]
d2[['key1', 'key2']]

等

当我将其转换为pandas DataFrame

时

d3 = pandas.DataFrame(d2)

事情开始变得怪异。列名已更改，例如：

d3.columns

返回

Index([u'key1', u'key2'], dtype='object')

将这个新的u放在每个列名前面而不是

d2.dtype

返回

dtype([('key1', '>i4'), ('key2', 'S19')])

虽然当你执行d3.dtypes而不是d3.columns时，数据类型中的数据类型看起来不错......

无论如何，DataFrame拥有所有数据并保留数据类型，我可以打印出特征数据等，但是一旦我尝试做这样的事情：

d3[d3['key1'] > 10.]

我收到关于endianess的怪物错误：

ValueError: Big-endian buffer not supported on little-endian compiler

有关这意味着什么以及如何解决的任何见解？

Answer 1

好的，FITS文件实际上是问题所在。事实证明FITS都是大端，而pandas和scipy和东西倾向于假设小端（我不知道这个端项业务是什么，只是总结了一个线程）这显然会引起一些奇怪的问题（我直到看到我才看到）在熊猫）。

我找到的解决方案是：

d = fits.getdata('data.fit')
df=pd.DataFrame(np.array(d).byteswap().newbyteorder())