Python 使用numpy arrays列保存数据帧 让我们考虑下面的熊猫数据文件： df = pd.DataFrame([[1,np.array([6,7])],[4,np.array([8,9])]], columns = {'A','B'})

其中，B列由两个numpy数组组成

df[col] = df.col.apply(formatting)

如果保存数据帧并再次加载，numpy数组将转换为字符串

df.to_csv('test.csv', index = False)
df.read_csv('test.csv')

有什么简单的方法可以解决这个问题吗？这是加载的数据帧的输出

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您可以修改数据

df.to_pickle('test.csv')
df = pd.read_pickle('test.csv')

这将确保格式保持不变。然而，它不是人类可读的

如果人类可读性是一个问题，我建议将其转换为json文件

df.to_json('abc.json')
df = pd.read_json('abc.json')

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使用以下函数格式化每一行

def formatting(string_numpy):
"""formatting : Conversion of String List to List

Args:
    string_numpy (str)
Returns:
    l (list): list of values
"""
list_values = string_numpy.split(", ")
list_values[0] = list_values[0][2:]
list_values[-1] = list_values[-1][:-2]
return list_values

然后使用下面的apply函数将其转换回numpy数组

df[col] = df.col.apply(formatting)

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小心点。自己腌制就可以了。但是不同版本之间可能不兼容。那么np.savez（'filename'，labels）或savetext或其他类似选项呢？它存储阵列