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numpy.arrayをPandas.DataFrameのセルに保存します

「未加工」numpy.arrayを保存するデータフレームがあります：

df['COL_ARRAY'] = df.apply(lambda r: np.array(do_something_with_r), axis=1)

しかし、pandasはnumpy.arrayを「アンパック」しようとしているようです。

回避策はありますか？ラッパーを使用する以外（下記の編集を参照）？

reduce=Falseを試しましたが成功しませんでした。

編集

これは機能しますが、配列をラップするために「ダミー」Dataクラスを使用する必要がありますが、これは満足できず、あまりエレガントではありません。

class Data:
    def __init__(self, v):
        self.v = v

meas = pd.read_Excel(DATA_FILE)
meas['DATA'] = meas.apply(
    lambda r: Data(np.array(pd.read_csv(r['filename'])))),
    axis=1
)
pythonpandasnumpydataframe
19
Cedric H.

Numpy配列のラッパーを使用します。つまり、numpy配列をリストとして渡します。

a = np.array([5, 6, 7, 8])
df = pd.DataFrame({"a": [a]})

出力：

 a 
 0 [5、6、7、8]

または、タプルを作成してapply(np.array)を使用できます（データフレームがある場合）

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                   'a': ['on', 'on', 'off', 'off'],
                   'b': ['on', 'off', 'on', 'off']})

df['new'] = df.apply(lambda r: Tuple(r), axis=1).apply(np.array)

出力：

 ab id new 
 0 on on 1 [on、on、1] 
 1 on off 2 [on、off、2] 
 2 off on 3 [オフ、オン、3] 
 3オフオフ4 [オフ、オフ、4] 

df['new'][0]

出力：

array(['on', 'on', '1'], dtype='<U2')
31
Bharath M

データフレームのデータ引数を角かっこでラップして、各セルのnp.arrayを維持できます。

one_d_array = np.array([1,2,3])
two_d_array = one_d_array*one_d_array[:,np.newaxis]
two_d_array

array([[1, 2, 3],
       [2, 4, 6],
       [3, 6, 9]])


pd.DataFrame([
    [one_d_array],
    [two_d_array] ])

                                   0
0                          [1, 2, 3]
1  [[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9]]
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user1717828

DataFrame dsがあり、「class」という名前の列があるとします。 ds ['class']に文字列または数字が含まれていて、それらをnumpy.ndarraysまたはlistsで変更する場合は、次のコードが役立ちます。コードでは、-class2vectorはnumpy.ndarrayまたはlistであり、ds_classはフィルター条件です。

ds['class'] = ds['class'].map(lambda x: class2vector if (isinstance(x, str) and (x == ds_class)) else x)

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yuzhen_3301