我有一个pandas DataFrame，其中的一列是由float的元组组成的。当我使用public class MyClass {
private static Context mContext;
public static getInstance(Context context) {
mContext = context;
return new MyClass();
}
private MyClass() {}
public void getDreamValue() {
Settings.Secure.getInt(mContext.getContentResolver(), "dream_val", -1);
}
}
时，最终得到一维元组数组，但我需要一个二维浮点数组。
到目前为止，我的解决方案是使用arr = df['col_name'].to_numpy()。这可行，但是先转换为列表然后转换为数组似乎效率低下。所以我想知道，还有更好的方法吗？
This question是相关的，但是唯一的答案指向以不同的方式读取文本文件，这对我来说不是一个选择，因为数据已经在DataFrame中。
答案 0 :(得分：0)
如果您的 col_name 包含实际元组，请运行：
pd.DataFrame(df['col_name'].apply(pd.Series))
但是，如果您已阅读DataFrame，例如从一个CSV文件中，然后每个 col_name 的元素实际上包含由以下组成的字符串：
，它仅看起来像元组。
如果是这种情况，请运行：
pd.DataFrame(df['col_name'].apply(lambda txt: pd.Series(eval(txt))))
在两种情况下，结果都是一个DataFrame。如果需要，将其转换为 Numpy 数组。
检查 col_name 是否包含字符串或 实际的元组，使用 Jupyter ，运行：
df.col_name.iloc[0]
如果结果为'(2.15, 3.03, 4.07)'（用引号引起来），则为
字符串。但是，如果您收到(2.15, 3.03, 4.07)（不带引号），则为
元组。
另一种检查方法是运行type(df.col_name.iloc[0])。
您应该得到 tuple 或 str 。