如何转换保存为字符串的数字数组＆＃39; one＆＃39; python中csv文件的单元格？

Question

p[1:2]
Out[23]: 
array([['[0.7856142  0.77921445 0.8273963  0.86992871 0.82833104 0.80677249\n 0.8410951  0.90299239 0.82401068 0.78761172 0.81294067 0.81446944]']],
      dtype=object)

这是我从df.iloc []得到的数据之一。来自cell.Spyder的值变量资源管理器说：输入：numpy的ndarray对象。我想转换为正确的数字数组。我怎么这么做？我使用了p1=np.asfarray(p[1:2],float)和p1=pd.to_numeric(p[1:2], downcast = 'float')它显示出引发TypeError。

Answer 1

我可能会使用列表理解：

In [11]: [[float(x) for x in item[1:-1].split()] for row in a for item in row]
Out[11]:
[[0.7856142,
  0.77921445,
  0.8273963,
  0.86992871,
  0.82833104,
  0.80677249,
  0.8410951,
  0.90299239,
  0.82401068,
  0.78761172,
  0.81294067,
  0.81446944]]

将来，您可能希望使用JSON序列化而不是.values的字符串。例如：

In [21]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=["A", "B"])

In [22]: df.to_json()
Out[22]: '{"A":{"0":1,"1":3},"B":{"0":2,"1":4}}'

这样你可以pd.read_json在另一边。