如何用 Python 创建一个数组，其中包含三个列表，其中两个列表是数组坐标？

Question

我有三个列表（实际上是pandas数据帧中的列），一个包含感兴趣的数据，一个包含x数组坐标，一个包含y数组坐标。所有列表的长度相同，并且它们在与坐标相关联的列表中的顺序相同（因此L1：“Apple”与L2：“1”和L3：“A”重合）。我想用由两个坐标列表提供的维度制作一个数组，并使用数据列表中的数据。最好的方法是什么？

期望的输出将以numpy数组的形式呈现或类似于:

array = [[0,0,0,3,0,0,2,3][0,0,0,0,0,0,0,3]] #databased on below

在这个例子中，数组的维度为 y=2（来自于 y.unique()）和 x=8（来自于x.unique()）。

以下是我所说的示例输入数据:

array_x	array_y	Data
1	a	0
2	a	0
3	a	0
4	a	3
5	a	0
6	a	0
7	a	2
8	a	3
1	b	0
2	b	0
3	b	0
4	b	0
5	b	0
6	b	0
7	b	0
8	b	3

- Andrew D

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请将一个样本更新为纯文本格式。 - Corralien

我认为您提供了一个很好的解释，但是能否请您提供两件事情以使帮助您变得更加容易：1. 数据框架的文本样本（例如print(df.head().to_dict())），并基于此提供一个包含您期望输出的样本数据框架？谢谢 :) - user17242583

好的，我已经添加了那个信息。 - Andrew D

请提供数据的文本形式而不是截图，以便于复制和粘贴。例如，可以使用注释中概述的 to_dict() 方法。 - BigBen

你如何从数据框中得到所需的输出并不清楚。你提到了 L1:Apple，但在你发布的图片中没有出现过这个东西，然后 array_y 中有字符而不是数字，并且你有一个名为 Error_type 的列似乎在构建输出数组时起着作用，但没有解释。 - user2261062

我已经更新并澄清了。 - Andrew D

Answer 1

您可能在寻找 pivot：

out = df.pivot(values=['Data'], columns=['array_y'], index=['array_x']).to_numpy()

输出：

array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [3, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [2, 0],
       [3, 3]], dtype=int64)

- user7864386

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df.pivot('array_x', 'array_y', 'Data').to_numpy() - Scott Boston

Answer 2

假设您有一个如下的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
myDataframe = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]], columns=['x','y'])

然后，您可以选择您想要的列，并从中创建一个数组。

my_array = np.array(myDataframe[['x','y']])


>>> my_array
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]], dtype=int64)

- user2261062

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或者更好的方式是 myDataframe[['x','y']].to_numpy()（.values已被弃用） - user17242583

myDataframe[['x','y']].to_numpy() 相对于使用 np.array() 构造函数有什么优势？ - user2261062

很遗憾，那不是我要找的东西。两个 x 和 y 列表提供了数组中第三个列表 (column) 的位置坐标。我不想用 x 和 y 列表创建一个数组，而是想用它们创建一个具有 x 和 y 维度并填充了 z 数据的数组。 - Andrew D

@Corralien，我从来没有真正理解为什么会这样，但是看看我最近读到的这篇文章吧：https://dev59.com/tGYs5IYBdhLWcg3wDPit#54508052 - user17242583

Answer 3

你可以使用zip（注意：我正在缩写一些示例数据）：

data_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] * 2
data_y = ['a'] * 8 + ['b'] * 8
data_vals = [0,0,0,3,0,0,2,3,0,0,0,0,0,0,0,3]

coll = dict()
for (x, y, val) in zip(data_x, data_y, data_vals):
   if coll.get(y) is None:
     coll[y] = []

   if x > len(coll[y]):
     coll[y].extend([0] * (x - len(coll[y])))

   coll[y][x - 1] = val

result = []
for k in sorted(coll):
    result.append(coll[k])

print coll
print result

输出：

{'a': [0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 3], 'b': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3]}
[[0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 3], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3]]

- scooter me fecit

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或者，如果您知道x的最大范围，您可以预先分配列表并避免调用extend()的开销。 - scooter me fecit

coll[y] = [] 转换为 coll[y] = [0] * max_x。删除掉所有 if x > len(coll[y]) 的语句。 - scooter me fecit