python - 将 Pandas "Series of pair arrays"转换为 "two-column DataFrame"？

Question

我有一个由成对数组组成的 Pandas 系列:

In [177]: pair_arrays
Out[177]: 
15192     [[1, 9], [2, 14], [4, 1], [5, 36], [6, 8], [7,...
16012     [[0, 107], [1, 42], [2, 22], [3, 59], [4, 117]...
17523     [[0, 44], [1, 36], [2, 43], [3, 28], [4, 52], ...
...

我想将其 reshape 为具有两列“x”和“y”的数据框，其形状类似于:

In [179]: pd.DataFrame([{'x':1, 'y':42}, {'x':4, 'y':12}], columns=['x', 'y'])
Out[179]: 
   x   y
0  1  42
1  4  12
...

我该怎么做？

Answer 1

假设系列中的每个元素都是一对数组，并且每一对都是一个序列，这应该可行:

pair_df = pd.DataFrame(np.vstack(pair_arrays.values), columns=['x','y'])

关键是 pandas 不知道如何使用对象数组。所以我在这里做的是将它转换为对象数组的 numpy 数组。然后我堆叠对象数组，这会得到一个二维整数数组，然后将其转换回 DataFrame。

从技术上讲，您目前不需要使用 values 方法来显式转换为 numpy 数组，但我认为从长远来看，这更清晰并且可能更安全。