Python 将object类型的dataframe列转换为numpy数组

我有一个保存图像id、图像类和图像数据的数据框：

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”的列未转换为numpy数组中的相应行。例如，这是处理原始数据帧中的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,)

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如何解决这个问题？

我已经找到了这个问题的答案。这相当直截了当，我只是没有看到它开始。这就是我在to numpy数组中获取对象数据的方式。值：

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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它返回如下内容：array[array[[[255，255，255，0]，[255，255，255，0]，[255，255，255，0]，…，[255，255，255，255，0]，[255，255，255，0]，[255，255，255，255，0]，，您能提供更多信息吗？尤其是行['ID']。values.dtype，行['class']。values.dtype和行['data'].values.dtype会很有帮助。@Scotty1-以下是数据类型：ID int64***class int64***data object***dtype:object谢谢，但您应该改进代码格式，使其可读。关于形状等的更多信息也会有所帮助。img_train.values应该给您一个numpy数组，不是吗？您不需要声明除非您要指定阵列的大小，否则阵列将被预先设置。