Question

我试图将.mat文件转换为pandas DataFrame，但.mat文件的结构使其难以解开。目前，DataFrame看起来像这样

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看起来每列中包含的值都包含在它们自己的数组中？ .dtype是返回对象。我最终想要聚合我的列，但由于它们不是数字我不能执行数字函数调用。有关如何在保留DataFrame结构的同时从数组结构中删除值的任何想法？

Answer 1

如果我理解正确，每个条目都是一个包含在Python列表中的元素，并且您希望将该元素从列表中取出，以便每个条目都是标量。

您可以使用df.applymap功能实现此目的。请注意，此函数适用于整个数据框

df = df.applymap(lambda x: x[0]) # If same operation is to be used on all columns

如果您只想对某些列执行转换，则可以改为使用series.map：

for some columns:
    df['column name'] = df['column name'].map(lambda x: x[0])

在任何一种情况下，您可能必须事后更改列的dtype才能使用它们;从列表更改为单个元素，可以保留列的object dtype。如果是这种情况，您可以使用：

df['column name'] = df['column name'].astype([new type])

Answer 2

您可以使用this issue方法对数据框的列应用操作。

您需要定义function，然后将其传递给apply方法，具体取决于object的类型。例如，如果它是一个列表，您可能想要选择第一个项目，如果它是一个字符串，您可能想要提取并转换该数字。

Answer 3

这似乎有效

df = pd.DataFrame(data)
unnested_lst = []
for col in df.columns:
    unnested_lst.append(df[col].apply(pd.Series).stack())
result = pd.concat(unnested_lst, axis=1, keys=df.columns)
result
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不确定如何删除零的索引列。有什么想法吗？

删除pandas DataFrame中的嵌套数组

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