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将带方括号的字符串转换为numpy数组

numpy pandas string arrays python

swiss_knight · 技术社区 · 7 年前

我在dataframe列中有一个类似数组的结构作为字符串(我从csv文件中读取了dataframe)。

此列的一个字符串元素如下所示:

In  [1]: df.iloc[0]['points']    
Out [2]: '[(-0.0426, -0.7231, -0.4207), (0.2116, -0.1733, -0.1013), (...)]'

所以它真的是一个类似数组的结构,在我看来,它已经“准备好了”。

numpy.fromstring() 没有帮助,因为它不喜欢括号:
convert string representation of array to numpy array in python

简单的 numpy.array() 在字符串本身上,如果我复制并粘贴到 array() 函数正在返回一个numpy数组。
数组() 函数的变量包含如下字符串: np.array(df.iloc[0]['points']) 它不起作用,给我一个 ValueError: could not convert string to float

Convert string to numpy array

问题是:

是否有任何函数可以以简单的方式(不替换或正则化方括号)执行此操作?

1 回复 | 直到 7 年前

jpp 7 年前

你可以用 ast.literal_eval 在传递给 numpy.array :

from ast import literal_eval
import numpy as np

x = '[(-0.0426, -0.7231, -0.4207), (0.2116, -0.1733, -0.1013)]'

res = np.array(literal_eval(x))

print(res)

array([[-0.0426, -0.7231, -0.4207],
       [ 0.2116, -0.1733, -0.1013]])

文档解释了可接受的类型 literal_eval :

安全地计算表达式节点或包含Python的字符串由以下Python文本结构组成:字符串、字节, 数字、元组、列表、dict、set、布尔值和 None .

所以我们有效地将一个字符串转换成一个元组列表 np.array

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