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将对象类型的pandas数据帧列转换为numpy数组

dataframe numpy pandas arrays python

redwolf_cr7 · 技术社区 · 8 年前

我有一个包含图像ID、图像类和图像数据的熊猫数据框:

img_train.head(5)

   ID  index  class                                               data
0  10472  10472      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
1   7655   7655      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
2   6197   6197      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
3   9741   9741      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
4   9169   9169      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...

我正在尝试将这些列中的每一列转换为numpy数组:

train_img_array = np.array([])
train_id_array = np.array([])
train_lab_array = np.array([])
count = 0
for index, row in img_train.iterrows():
    imgid = row['ID']
    imgclass = row['class']
    imgdata = row['data']
    #print(imgdata)
    train_img_array = np.append(train_img_array, imgdata )
    train_lab_array = np.append(train_lab_array, imgclass )
    train_id_array = np.append(train_id_array, imgid )

但是,保存图像数据且类型为“object”的列不会转换为numpy数组中相应的行。例如,这是处理原始数据帧中58行后每个numpy数组的形状:

train_img_array.shape
train_lab_array.shape
train_id_array.shape
(93615200,)
(58,)
(58,)

我该怎么解决这个问题?

1 回复 | 直到 8 年前

redwolf_cr7 8 年前

我找到了这个问题的答案。这是相当直接的,我只是没有看到它开始。这是我获取对象数据的方式,以及在numpy数组中的方式(.values:)

train_img_array = np.array([])
train_id_array = np.array([])
train_lab_array = np.array([])
train_id_array = img_train['ID'].values
train_lab_array = img_train['class'].values
train_img_array =img_train['data'].values
#train_img_array = np.row_stack(img_train['data'])

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