Додайте масив numpy як стовпець до кадру даних Pandas

Question 1

У мене є об'єкт кадру даних Pandas форми (X, Y), який виглядає так:

[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

і нудотна розріджена матриця (CSC) форми (X, Z), яка виглядає приблизно так

[[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0]]

Як я можу додати вміст з матриці до кадру даних у новому іменованому стовпці так, щоб фрейм даних закінчувався так:

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

Зверніть увагу, що фрейм даних тепер має форму (X, Y + 1), а рядки з матриці є елементами у фреймі даних.

Question 2

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.sparse as sparse

df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3))
arr = sparse.coo_matrix(([1,1,1], ([0,1,2], [1,2,0])), shape=(3,3))
df['newcol'] = arr.toarray().tolist()
print(df)

врожайність

   0  1  2     newcol
0  1  2  3  [0, 1, 0]
1  4  5  6  [0, 0, 1]
2  7  8  9  [1, 0, 0]

Question 3

Подумайте про використання більш вимірної структури даних ( панель ), а не про збереження масиву у колонці:

In [11]: p = pd.Panel({'df': df, 'csc': csc})

In [12]: p.df
Out[12]: 
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

In [13]: p.csc
Out[13]: 
   0  1  2
0  0  1  0
1  0  0  1
2  1  0  0

Подивіться на перерізи тощо, тощо, тощо

In [14]: p.xs(0)
Out[14]: 
   csc  df
0    0   1
1    1   2
2    0   3

Докладніше про панелі див. У документації .

Question 4

Ось інший приклад:

import numpy as np
import pandas as pd

""" This just creates a list of touples, and each element of the touple is an array"""
a = [ (np.random.randint(1,10,10), np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))  for i in 
range(0,10) ]

""" Panda DataFrame will allocate each of the arrays , contained as a touple 
element , as column"""
df = pd.DataFrame(data =a,columns=['random_num','sequential_num'])

Загалом секрет полягає у розподілі даних у формі a = [(array_11, array_12, ..., array_1n), ..., (array_m1, array_m2, ..., array_mn)], а panda DataFrame впорядкує дані в n стовпцях масивів. Звичайно, масиви масивів можна використовувати замість touples, у такому випадку форма матиме такий вигляд: a = [[array_11, array_12, ..., array_1n], ..., [array_m1, array_m2, ..., array_mn ]]]

Це результат, якщо ви друкуєте (df) із наведеного вище коду:

                       random_num                  sequential_num
0  [7, 9, 2, 2, 5, 3, 5, 3, 1, 4]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1  [8, 7, 9, 8, 1, 2, 2, 6, 6, 3]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2  [3, 4, 1, 2, 2, 1, 4, 2, 6, 1]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3  [3, 1, 1, 1, 6, 2, 8, 6, 7, 9]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
4  [4, 2, 8, 5, 4, 1, 2, 2, 3, 3]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
5  [3, 2, 7, 4, 1, 5, 1, 4, 6, 3]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
6  [5, 7, 3, 9, 7, 8, 4, 1, 3, 1]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
7  [7, 4, 7, 6, 2, 6, 3, 2, 5, 6]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
8  [3, 1, 6, 3, 2, 1, 5, 2, 2, 9]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
9  [7, 2, 3, 9, 5, 5, 8, 6, 9, 8]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Інші варіанти прикладу вище:

b = [ (i,"text",[14, 5,], np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))  for i in 
range(0,10) ]
df = pd.DataFrame(data=b,columns=['Number','Text','2Elemnt_array','10Element_array'])

Вихід df:

   Number  Text 2Elemnt_array                 10Element_array
0       0  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1       1  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2       2  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3       3  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
4       4  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
5       5  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
6       6  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
7       7  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
8       8  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
9       9  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Якщо ви хочете додати інші стовпці масивів, тоді:

df['3Element_array']=[([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3]),([1,2,3])]

Кінцевий результат df буде:

   Number  Text 2Elemnt_array                 10Element_array 3Element_array
0       0  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
1       1  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
2       2  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
3       3  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
4       4  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
5       5  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
6       6  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
7       7  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
8       8  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]
9       9  text       [14, 5]  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]      [1, 2, 3]

Question 5

Ви можете додати та отримати масив numpy з фрейму даних, використовуючи це:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'b':range(10)}) # target dataframe
a = np.random.normal(size=(10,2)) # numpy array
df['a']=a.tolist() # save array
np.array(df['a'].tolist()) # retrieve array

Це базується на попередній відповіді, яка мене збентежила через розріджену частину, і це добре працює для нерозрідженого масиву numpy.

Question 6

df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3))
df['newcol'] = pd.Series(your_2d_numpy_array)