Question

我最近一直在使用大熊猫，并且遇到了轻微的僵局..

我有一个pandas数据结构，从.fits文件中读入

d = fits.getdata('filename.fits')
df = pd.DataFrame(np.array(d))
df.columns = map(str.lower, df.columns)

包含列名称，如：＆＃39; n_ser_f2mf1_f850lp＆＃39;，＆＃39; n_ser_f3mf2_f850lp＆＃39; ，＆＃39; mtot_f2mf1_f850lp＆＃39; ，＆＃39; mtot_f3mf2_f850lp＆＃39; ，＆＃39; othergalaxycharacteristics_f3mf2_f8530lp＆＃39;

（如果您感兴趣的话，包含适合星系团的星系的Sersic指数的差异，这些星系由哈勃太空望远镜（使用滤波器F850LP）在多个视野中成像 - > f3mf2意味着星系是在字段3和字段2中，所以我们做valueinfield3 - valueinfield2）

数据结构/值的示例：

a_df = pd.DataFrame(df_RXJ,columns=['global_id','mtot_f2mf1_f850lpser','n_ser_f2mf1_f850lp'])
print (a_df[285:290].head())

 global_id  mtot_f2mf1_f850lpser  n_ser_f2mf1_f850lp
 285      286.0              0.812901             -4.5086
 286      287.0              0.850700             -1.4044
 287      288.0                   NaN                 NaN
 288      289.0             -0.598200              2.1634
 289      290.0             -0.017500              0.3278

我想将列中包含的数据用作numpy数组，通常我这样做：

n_ser_residuals = df.n_ser_f2mf1_f850lp.values

结果是一个数组：

length(array) = numberofgalaxies
array = [        nan,         nan,         nan, ...,  0.46969998,
    1.48409998,  0.08240002]

但是，我正在使用列名作为字符串（循环遍历不同的值，如：

 for p in ['f3mf2, 'f2mf1', otheroverlappingfields]:
     col0name = 'n_ser_{}_f850lp'.format(p)
     col1name = 'mtot_{}_f850lp'.format(p)
     etc

所以要访问我使用的值：

n_ser_residuals = (df[col0name].values)

而是导致长度为1的数组看起来像：

[array([        nan,         nan,         nan, ...,  0.46969998,
    1.48409998,  0.08240002], dtype=float32)]

为什么这种方法会产生不同的输出？如何将此输出转换为列表？

Answer 1

一切都对我很好（熊猫0.18.1）：

In [28]: col0name = 'n_ser_{}_f850lp'.format('f2mf1')

In [29]: col0name
Out[29]: 'n_ser_f2mf1_f850lp'

In [30]: df[col0name]
Out[30]:
285   -4.5086
286   -1.4044
287       NaN
288    2.1634
289    0.3278
Name: n_ser_f2mf1_f850lp, dtype: float64

In [31]: df[col0name].values
Out[31]: array([-4.5086, -1.4044,     nan,  2.1634,  0.3278])

In [32]: df[col0name].values[1]
Out[32]: -1.4044000000000001

In [33]: df[col0name].values[2]
Out[33]: nan

In [34]: df[col0name].values[1:5]
Out[34]: array([-1.4044,     nan,  2.1634,  0.3278])

Python的Pandas：从列名输入值作为字符串输入（作为列表/数组）

1 个答案: