Question

我是python上的新手，我将csv中的大数据加载到pandas数据帧中。但是，我找不到为数据帧的每一行创建二维数组的方法，其中新的np数组的每一行对应于X范围的值。例如，在我的代码中：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv("categorization/dataAll10Overfit.csv",header=None)
#print(data)
rec = data.iloc[:,0:3968] # outputs i rows x 3969 columns

数据帧的每一行有3968个值，我想创建一个124x32的numpy数组，因此124个值的每个块在2d np数组中成为一行。我知道C＃并且在那里使用for循环来填充新数组但是我想在python中应该有一个单行函数将数据帧箭头的所有数据分成新的np数组。如果这个问题重复，请转到另一篇文章。提前致谢

Answer 1

我假设您不想替换阵列。

nested_record =  pd.DataFrame(columns=['record'], index=range(3968))

for i in range(3968):
    nested_record['records'].iloc[i] = data.iloc[i].reshape(124, 32)

Answer 2

如果您想在一个3D阵列中使用所有2D阵列，您可以这样做：

arr = np.zeros((data.shape[0], 124, 32))

for idx, row in data.iterrows():
    arr[idx] = np.asarray(row).reshape(124, 32)

或作为一系列数组：

arr = [np.asarray(row).reshape(124, 32) for idx, row in data.iterrows()]

python - 来自具有分隔范围的pandas数据帧行的2D numpy数组

2 个答案: