[开发技巧]·pandas如何保存numpy元素

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1.问题描述

在开发的过程中遇到一个问题，就是需要把numpy作为pandas的一个元素进行保存，注意不是作为一列元素。但是实践的过程中却不顺利，会报错，现在我解决了这个问题，并且把心得和理解分享出来，希望能帮到后来人。

 

2.开发实战

1.新建一些伪数据，用于保存

import pandas as pdimport numpy as npl1 = [1,2,3,4]l2 = [.1,.2,.3,.4]lists = np.array([l1,l2])labels = [1,0]

2.新建DataFrame进行保存并且显示

df = pd.DataFrame()df["list"] = listsdf["label"] = labelsprint(df)

这时程序报错：

raise Exception('Data must be 1-dimensional')Exception: Data must be 1-dimensional

错误出现在df["list"] = lists，错误的原因是lists不是一维数据（Data must be 1-dimensional），为什么会出现这个问题呢？

原因在lists = np.array([l1,l2])，lists成为了二维的np.array，shape为（2，4）。

如何解决呢？需要把np.array转为list，就变为一维数据了

3.修正代码

import pandas as pdimport numpy as npl1 = [1,2,3,4]l2 = [.1,.2,.3,.4]lists = np.array([l1,l2])lists = list(lists)labels = [1,0]df = pd.DataFrame()df["list"] = listsdf["label"] = labelsprint(df)

输出结果：

list  label0  [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]      11  [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]      0

可能会有些朋友觉得代码有些麻烦，为什么先用np.array([l1,l2])转换为np.array再用list(lists)转换为list，其实这是为了模拟真实使用场景。一般我们接触到的数据都是np.array，再保存为pandas，就会报错（Data must be 1-dimensional），解决方法就是转换为list。

numpy.array和list区别是什么呢？后面我会通过一个博客来好好阐述一下。