Numpy 如何重塑一个pandas.Series

在数据科学的领域中，经常会使用Numpy和Pandas来进行数据处理和分析。而在这两个库中，Numpy提供了一些函数来帮助我们处理数据的形状（shape）。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Numpy来重塑一个Pandas的Series。

阅读更多：Numpy 教程

导入所需的库

在使用Numpy和Pandas之前，我们需要先将它们导入到我们的项目中。下面是导入这两个库最常用的方法。

import numpy as np
import pandas as pd

创建一个Pandas的Series

为了演示如何重塑Series对象，我们需要先创建一个Pandas的Series对象。这里我们较为简单地创建了一个从0开始增加的Series。

my_series = pd.Series(range(10))

这个Series将显示如下：

0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

使用reshape()函数重塑Series

在Numpy中，有一个名为reshape()的函数可以帮助我们重塑数组的形状。同样地，我们可以使用该函数来重塑Pandas的Series对象。

为了说明reshape()函数的使用，我们从一个长度为10的Series开始。我们可以使用该函数将其转换为一个2行5列的矩阵。

my_matrix = my_series.reshape(2, 5)

这时候，my_matrix将会显示如下：

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

默认情况下，reshape()函数会沿着最后一维进行重塑。对于Series，只有一个维度，即它是一个一维数组，因此我们可以传入一个元组来指定新的形状。在上述例子中，我们将Series重塑为一个2×5的矩阵。

接下来的几个例子会更加深入地讨论reshape()函数的其他参数。

使用reshape()函数进行三元组转换

在自然语言处理中，我们经常使用三元组（Subject-Verb-Object）来表示句子的本质意思。例如，“奶奶喜欢抱孙子”，可以用三元组（奶奶，喜欢，抱孙子）来表示。

为了生成这样的三元组，我们需要将文本数据中的句子进行分割、过滤和处理。在这个过程中，我们可能会需要使用reshape()函数来将一个序列转化为一个二维数组。

例如，假设我们有一个存储有三元组的数组，每个三元组的长度均为3。

data = np.array([
    ['dog', 'barks', 'loudly'],
    ['cat', 'meows', 'quietly'],
    ['pig', 'oinks', 'funny']
])

这时候，我们可以使用reshape()函数将data重塑为一个3行2列的数组。

reshaped = data.reshape(3, 2)

新数组将会长成这样：

array([['dog', 'barks'],
       ['loudly', 'cat'],
       ['meows', 'quietly'],
       ['pig', 'oinks'],
       ['funny']], dtype='<U6')

我们使用一个三元组的数组作为数据源，并将其重塑为2列。注意到新数组的行数是3×2=6。

这个例子展示了如何使用reshape()函数将一个序列重塑为二维数组，并使每个条目占据其行数和列数。

使用reshape()函数进行透视表操作

在Pandas中，有一种称为透视表（Pivot Table）操作的数据转换方法。透视表将一个DataFrame中的数据按照一定的行列关系分组，并在交叉点上展示数据的统计结果。使用reshape()函数可以很方便地进行透视表操作。

在这个例子中，我们使用一个存储有销售数据的DataFrame。该DataFrame具有三个列，分别为“日期”，“地点”和“数量”。

sales_data = pd.DataFrame({
    'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'] * 3,
    'Location': ['A', 'B', 'C'] * 3,
    'Quantity': [20, 10, 5, 15, 20, 10, 7, 14, 21]
})

这时候，我们使用pivot_table()函数对该DataFrame进行透视表操作，并使用reshape()函数将结果显示成4行3列的矩阵。

pivoted = sales_data.pivot_table(values='Quantity', index='Date', columns='Location')
reshaped = pivoted.values.reshape(4, 3)

新数组将会长成这样：

array([[20, 15,  7],
       [10, 20, 14],
       [ 5, 10, 21],
       [20, 15,  7]], dtype=int64)

这个例子展示了如何将一个透视表数据重塑为一个二维数组。使用reshape()函数可以将透视表中的数据按照一定的顺序重塑为一个矩阵，从而方便地进行后续分析和处理。

使用reshape()函数进行高维数组的变换

在数据科学领域中，有些问题需要处理的数据具有更高的维度。例如，在人脸识别的问题中，一张图片被处理成一个三维数组，分别对应着宽度、高度和通道。

在这个例子中，我们使用一个存储有颜色数据的三维数组。该数组包含有25个矩阵，每个矩阵都是5行4列，每个元素都是一个大小为3的数组。

image_data = np.random.randint(0, 255, size=(25, 5, 4, 3), dtype='uint8')

下面的代码将会把其reshape成一个二维数组。

reshaped = image_data.reshape(25 * 5, 4 * 3)

我们使用reshape()函数将这个三维数组重塑为二维数组。新数组的形状必须与原数组的元素数量保持一致。

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Numpy来重塑一个Pandas Series对象。使用reshape()函数可以帮助我们将数组重塑为一定的形状，并使得数据更加方便地进行分析和处理。我们还分别对三个案例进行了讲解，包括使用reshape()函数进行三元组转换，使用reshape()函数进行透视表操作以及使用reshape()函数进行高维数组的变换。希望这篇文章能够对那些正在学习数据科学的人们有所帮助。