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问基于其他列将数据列转换为numpy数组或张量
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Stack Overflow用户

提问于 2021-03-07 00:10:51

回答 1查看 214关注 0票数 4

考虑一下数据格式，比如：

df = pd.DataFrame({'r': [1, 1, 2, 2], 'c': [0, 2, 1, 2], 'v': [2, 4, 3, 5],})

我想提取一个numpy数组或张量，将'r‘和'c’作为矩阵的行和列索引。因此相应的矩阵将类似于：

arr = array([[0, 0, 0],
   [2, 0, 4],
   [0, 3, 5]])

那么，是否有一种很好的方法来做到这一点，或者我必须循环遍历每个df行？从像arr这样的矩阵中提取数据基df怎么样？

回答已采纳

发布于 2021-03-07 00:22:10

要从dataframe创建一个numpy数组，将r和c作为row和column索引：

r, c, v = df.T.values
arr = np.zeros((r.max() + 1, c.max() + 1))
arr[r, c] = v

>>> arr

array([[0., 0., 0.],
       [2., 0., 4.],
       [0., 3., 5.]])

要像上面这样从numpy数组重新创建数据，可以使用获取非零元素的索引：

r, c = np.nonzero(arr)
df = pd.DataFrame({'r': r, 'c': c, 'v': arr[r, c]})

>>> df

   r  c    v
0  1  0  2.0
1  1  2  4.0
2  2  1  3.0
3  2  2  5.0

票数 6

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/66514435

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