我有一个pandas数据框架,其中混合了数据类型(DType),我希望将其转换为numpy结构化数组(或记录数组,在本例中基本相同)。对于纯数字数据帧,使用to_records()
方法很容易做到这一点。我还需要将pandas列的数据类型转换为字符串而不是对象,以便使用numpy方法tofile()
,该方法将数字和字符串输出到二进制文件,但不会输出对象。
简而言之,我需要将带有dtype=object
的panda列转换为字符串或unicode数据类型的numpy结构化数组。
下面是一个示例,如果所有列都有数字(float或int)数据类型,那么代码就足够了。
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'f_num': [1.,2.,3.], 'i_num':[1,2,3],
'char': ['a','bb','ccc'], 'mixed':['a','bb',1]})
struct_arr=df.to_records(index=False)
print('struct_arr',struct_arr.dtype,'\n')
# struct_arr (numpy.record, [('f_num', '<f8'), ('i_num', '<i8'),
# ('char', 'O'), ('mixed', 'O')])
但是,因为我想以字符串数据类型结束,所以我需要添加以下额外的代码:
lst=[]
for col in struct_arr.dtype.names: # this was the only iterator I
# could find for the column labels
dt=struct_arr[col].dtype
if dt == 'O': # this is 'O', meaning 'object'
# it appears an explicit string length is required
# so I calculate with pandas len & max methods
dt = 'U' + str( df[col].astype(str).str.len().max() )
lst.append((col,dt))
struct_arr = struct_arr.astype(lst)
print('struct_arr',struct_arr.dtype)
# struct_arr (numpy.record, [('f_num', '<f8'), ('i_num', '<i8'),
# ('char', '<U3'), ('mixed', '<U2')])
另请参见:如何更改numpy重新排列的某些列的数据类型?
这似乎是可行的,因为字符和混合数据类型现在是
据我所知,这方面没有本机功能。例如,序列中所有值的最大长度不存储在任何位置。
但是,您可以通过列表理解和f字符串更有效地实现您的逻辑:
data_types = [(col, arr[col].dtype if arr[col].dtype != 'O' else \
f'U{df[col].astype(str).str.len().max()}') for col in arr.dtype.names]
结合@jpp的建议(为了简洁起见,列出comp)
names = df.columns
arrays = [ df[col].get_values() for col in names ]
formats = [ array.dtype if array.dtype != 'O'
else f'{array.astype(str).dtype}' for array in arrays ]
rec_array = np.rec.fromarrays( arrays, dtype={'names': names, 'formats': formats} )
上面的代码将输出unicode而不是字符串,这通常可能更好,但在我的例子中,我需要转换为字符串,因为我正在用fortran读取二进制文件,字符串似乎更容易读入。因此,最好将上面的“格式”行替换为:
formats = [ array.dtype if array.dtype != 'O'
else array.astype(str).dtype.str.replace('<U','S') for array in arrays ]
例如的dtype
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