Python 访问元组的numpy数组中的第一个项

我有一个pandas数据框架，它有一个包含由两个浮点数组成的元组的列，例如（1.1,2.2）。我希望能够生成一个数组，其中包含每个元组的第一个元素。我可以一步一步地遍历每一行，得到每个元组的第一个元素，但dataframe包含近400万条记录，这种方法非常慢。satoru对SO的回答（stackoverflow.com/questions/6454894/reference-An-element-in-a-list-of-tuples）建议使用以下机制：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([(1.1,2.2),(3.3,4.4),(5.5,6.6),(7.7,8.8)])
>>> arr
array([[ 1.1,  2.2],
       [ 3.3,  4.4],
       [ 5.5,  6.6],
       [ 7.7,  8.8]])
>>> arr[:,0]
array([ 1.1,  3.3,  5.5,  7.7])

这样做很好，完全符合我的需要。但是，当我尝试从数据帧创建numpy数组时，就会出现问题。在这种情况下，上述解决方案会失败，并出现各种错误。例如：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'other':[0,0,0,1,1],'point':[(1.1,2.2),(3.3,4.4),(5.5,6.6),(7.7,8.8),(9.9,0.0)]})
>>> df
   other       point
0      0  (1.1, 2.2)
1      0  (3.3, 4.4)
2      0  (5.5, 6.6)
3      1  (7.7, 8.8)
4      1  (9.9, 0.0)
>>> arr2 = np.array(df['point'])
>>> arr2
array([(1.1, 2.2), (3.3, 4.4), (5.5, 6.6), (7.7, 8.8), (9.9, 0.0)], dtype=object)
>>> arr2[:,0]
IndexError: too many indices for array

或者：

>>> arr2 = np.array([df['point']])
>>> arr2
array([[[1.1, 2.2],
        [3.3, 4.4],
        [5.5, 6.6],
        [7.7, 8.8],
        [9.9, 0.0]]], dtype=object)
>>> arr2[:,0]
array([[1.1, 2.2]], dtype=object)   # Which is not what I want!

---

当我将数据从pandas数据帧传输到numpy数组时，似乎出现了一些问题，但我不知道会发生什么。如果您有任何建议，我们将不胜感激。

从您的数据帧开始，我可以提取一个

（5,2）

数组，其中包括：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'other':[0,0,0,1,1],'point':[(1.1,2.2),(3.3,4.4),(5.5,6.6),(7.7,8.8),(9.9,0.0)]})
array = df['point'].apply(lambda x: x[0]).values
array
# array([ 1.1,  3.3,  5.5,  7.7,  9.9])

In [68]: df=pandas.DataFrame({'other':[0,0,0,1,1],'point':[(1.1,2.2),(3.3,4.4),(5.5,6.6),(7.7,8.8),(9.9,0.0)]})

In [69]: np.array(df['point'].tolist())
Out[69]: 
array([[ 1.1,  2.2],
       [ 3.3,  4.4],
       [ 5.5,  6.6],
       [ 7.7,  8.8],
       [ 9.9,  0. ]])

df['point']

是一个熊猫系列

df['point'].values

返回形状数组

（5、）

，以及数据类型

对象

。我

array([(1.1, 2.2), (3.3, 4.4), (5.5, 6.6), (7.7, 8.8), (9.9, 0.0)], dtype=object)

实际上，它是一个元组数组。真正的元组，而不是结构数组tuple-look-a-likes。数组实际上包含指向元组的指针，元组在内存中的其他位置。它的形状是

（5，）

-它是一个1d数组，因此尝试将其作为2d进行索引会出现“太多”错误

np.array（[df['point']]）

只是将其包装在另一个维度中，而没有解决基本的对象数据类型问题

tolist（）

将其转换为元组列表，从中可以构建二维数组

---

将数据从对象数组复制到n-d数组并不是一件小事，而且总是需要某种形式的复制。数据缓冲区是完全不同的，所以像

astype

这样的东西不起作用。

感谢您的解决方案。这肯定会产生预期的产出。但是，它并没有真正解决为什么将数据帧中的数据导入numpy数组不起作用的问题。非常清楚和简洁的解释-非常感谢。