如何使用 numpy 或 pandas 创建(或更改)数组/列表的维度? [英] How to create (or change) the dimensions of an array/list using numpy or pandas?

问题描述

我正在尝试创建一个 Pandas DataFrame 来收集我拥有的所有内容，但是我在将 numpy 数组组合到列表中以创建单个数组时遇到了困难.

I'm trying to create a pandas DataFrame to collect everything I have but I'm having difficulty combining numpy arrays in a list to create a single array.

假设我有以下数据:

df0 = pd.DataFrame([[1,2],[2,2],[3,1],[4,4],[5,4]], columns = ['A','B'])

switch = [[1,3,4],[2,5]]

collect = []
for lists in switch:
    mask = df0.A.isin(lists)
    avg = df0[mask].mean().round(2)
    collect.append(avg)
    collect.append((avg[0]**2+avg[1]+2).round(2))

这会产生以下输出:

[A    2.67
 B    2.33
 dtype: float64,
 11.46,
 A    3.5
 B    3.0
 dtype: float64,
 17.25]

但是，我想要以下输出:

However, I want the following output:

 A     B      C
2.67  2.33  11.46
3.5   3.0   17.25

但我无法创建 2x3 矩阵，因为 len(collect) 是 4.我想我没有在 for 循环中以正确的方式使用 .append.如何创建一个数组(或列表)，使 len(collect) 为 2 或 6?我在想如果它的长度为 2，我们可以简单地转置 collect 或者它的长度为 6，我们可以重塑它.

but I can't create a 2x3 matrix because len(collect) is 4. I think I'm not using .append in the right way in the for-loop. How do I create an array (or a list) such that len(collect) is either 2 or 6? I'm thinking if it's of length 2, we can simply transpose collect or of it's of length 6, we can reshape it.

推荐答案

我的方法:

(df0.groupby(pd.Series({x-1:k for k,v in enumerate(switch) for x in v}))
    .mean()
    .assign(C=lambda x: x['A']**2 + x['B']+2)
    .round(2)
)

输出:

      A     B      C
0  2.67  2.33  11.44
1  3.50  3.00  17.25

这篇关于如何使用 numpy 或 pandas 创建(或更改)数组/列表的维度?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！