Pandas DataFrame 列中存储多维数组

在本文中，我们将介绍如何在 Pandas DataFrame 中存储多维数组作为列数据。

Pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了许多有用的功能，例如 DataFrame，它是一个二维的表格，并且可以存储各种类型的数据。当我们想要存储多维数组时，可以使用 Pandas 的 DataFrame 中的列来存储多维数组。

阅读更多：Pandas 教程

创建一个包含多维数组的 DataFrame

首先，让我们用以下代码创建一个 DataFrame，其中包含了三个列：a，b 和 c。其中，a 和 b 列是一维数组，c 列则是一个二维数组。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'a': np.arange(5),
    'b': np.random.rand(5),
    'c': np.random.rand(5, 3)
})

print(df)

输出的结果应该如下：

   a         b                           c
0  0  0.962143  [0.5188386759172245, 0.558...]
1  1  0.060699  [0.028992941745396467, 0.1...
2  2  0.466611  [0.27043763362943467, 0.08...
3  3  0.201839  [0.21696520934192278, 0.60...
4  4  0.417611  [0.13408890872241156, 0.88...

可以看到，第三列 c 包含了多维数组 (一个形状为 (5,3) 的二维数组)。

操作多维数组列数据

现在，让我们来看一些有用的操作。第一个是如何选择整个多维数组列。我们可以使用下面的代码来选择 c 列：

c_col = df['c']
print(c_col)

输出的结果应该如下：

0    [0.5188386759172245, 0.558601924...
1    [0.028992941745396467, 0.1561984...
2    [0.27043763362943467, 0.08456392...
3    [0.21696520934192278, 0.60783746...
4    [0.13408890872241156, 0.88016442...
Name: c, dtype: object

注意，选择多维数组列会返回一个 Pandas.Series 类型的对象，每个元素都是一个多维数组。

接下来，让我们尝试选择特定的多维数组元素。例如，第一行第二列的元素我们可以使用下面的代码：

element = df['c'][0][1]
print(element)

输出的结果应该是：

0.558601924659296

因为这是一个二维数组，我们必须同时传递两个索引 (表示第一行和第二列) 来选择单独的元素。

如果我们想查看多维数组的形状，可以使用下面的代码：

shape = df['c'][0].shape
print(shape)

输出的结果应该是：

(3,)

因为第一行的 c 列实际上是一个一维的长度为 3 的数组。

我们还可以通过循环遍历整个多维数组列来访问其所有元素。例如，下面的代码遍历了 c 列中的所有元素，并打印了每个元素的第一个值：

for arr in c_col:
    print(arr[0])

输出的结果应该是：

0.5188386759172245
0.028992941745396467
0.27043763362943467
0.21696520934192278
0.13408890872241156

总结

在本文中，我们介绍了如何在 Pandas DataFrame 中存储和操作多维数组列数据。我们创建了一个包含多维数组的 DataFrame，并演示了如何访问整个多维数组列、选择特定的多维数组元素以及遍历整个多维数组来访问其所有元素。希望这些操作可以帮助你更有效地使用 Pandas 来处理和分析多维数组数据。