Python 将同一密钥的行组合到单个数组中

我有一个熊猫数据框，如下所示：

    error
 0: [[0.1,0.4,-0.3]]
 1: [[-0.6,-0.3,0.2]]
 .
 .
 .
 99: [[0.4,-0.7,0.1]]

我希望将所有值组合到一个数组中，如下所示：

 [0.1,0.4,-0.3,-0.6,-0.3,0.2,...,0.4,-0.7,0.1]

有没有一种快速的方法可以使用pandas来实现这一点，或者我需要迭代数据并“手动”构建数组？ 在这种情况下，数据顺序并不重要

在更一般的情况下，如何组合大小不同的数组（例如，第0行包含3个元素的数组，第1行包含6个元素的数组，等等？

使用：

使用

str[0]

的更多通用解决方案，用于选择嵌套

列表

：

print (df)
               error
0   [[0.1,0.4,-0.3]]
1      [[-0.6,-0.3]]
99  [[0.4,-0.7,0.1]]

from  itertools import chain

L = list(chain.from_iterable(df['error'].str[0]))
print (L)
[0.1, 0.4, -0.3, -0.6, -0.3, 0.4, -0.7, 0.1]

L =  np.concatenate(df['error'].str[0].values).tolist()
print (L)
[0.1, 0.4, -0.3, -0.6, -0.3, 0.4, -0.7, 0.1]

将返回： 数组（[0.1,0.4，-0.3，-0.6，-0.3,0.2]）

如果要按列附加元素

df.values.flatten(order='F')

然后它将返回：

---

数组（[0.1，-0.6,0.4，-0.3，-0.3,0.2]）

在询问之前，您是否尝试过任何方法？如果行的形状为（N，）则此方法有效，但如果行的形状为（N，1），则需要jezrael的解决方案

df=pd.DataFrame([[0.1,0.4,-0.3],[-0.6,-0.3,0.2]])

df.values.flatten()

df.values.flatten(order='F')