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将一组pandas.Series列表转换为pandas.Series的numpy数组

pythonarraysnumpypandas
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我想将一个 pandas.Series 的列表转换为一个 pandas.Series 的numpy数组。但是当我调用数组构造函数时，它也会将我的Series转换。

>>> l = [Series([1,2,3]),Series([4,5,6])]
>>> np.array(l)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]], dtype=int64)

我的列表很小（约10个元素），因此为了性能问题，我希望避免创建pandas.DataFrame。

有没有简单的解决方法？

先感谢您了。

创建Series肯定也很昂贵（它比DataFrame好到哪里去了？）真的不清楚你为什么要这样做（为什么不直接使用numpy呢？）。 - Andy Hayden
我正在记录大约n（~20）个变量的实时测量数据。在每个记录中，我都会为m个子集（可以是1到20，每次迭代不同）的变量计算滚动矩，并比较这些数据。目前，我正在将实时数据写入一个数据框中（索引大小为预期测量值的数量，列大小为20），选择我需要的m个仪器，并将rolling_moment(myDf.iloc[Ai:Bi])存储在一个数组中（Ai:Bi对于m的每个元素都不同）。最好的方法是什么？ - deubNippon
1个回答
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当您赋值时，应设置数组的dtype：

l = [pd.Series([1,2,3]),pd.Series([4,5,6])]
np.array(l, dtype=pd.Series)

尽管这引出了一个问题：为什么你想要一个系列的ndarray，而不是一个系列内容的ndarray？
非常感谢！我需要在一些序列上使用rolling_moment函数，据我所知，这个函数只存在于Pandas中。 - deubNippon
不要太快感谢我！经过第二次检查，它可能无法正常工作。但在这种情况下，您可能希望将系列对象保留在Python列表中。 - jme
好的，谢谢你的尝试，但实际上它并没有起作用。不幸的是，我确实需要一个np.array。 - deubNippon
如果目标是将其转换为Numpy数组表示，则可以查看pandas.Series.as_matrix或pandas.DataFrame.values。 - MANU
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