Coverting名單列表的數組列表到數據幀

我需要在列表中列出的數組列表的轉換幫助成數據幀Coverting名單列表的數組列表到數據幀

我的數據是這樣的

[array([[ 0.01568627, 0.01568627, 0.01176471], 
    [ 0.01176471, 0.01176471, 0.01176471], 
    [ 0.01176471, 0.01176471, 0.01176471], 
    ..., 
    [ 0.05098039, 0.05098039, 0.05098039], 
    [ 0.04705882, 0.05098039, 0.04705882], 
    [ 0.05098039, 0.05098039, 0.04705882]]), array([[ 0.01568627, 0.01568627, 0.01568627], 
    [ 0.01176471, 0.01568627, 0.01176471], 
    [ 0.01176471, 0.01568627, 0.01568627], 
    ..., 
    [ 0.05490196, 0.05098039, 0.05098039], 
    [ 0.05098039, 0.05490196, 0.05098039], 
    [ 0.05098039, 0.05098039, 0.05098039]])

當我試圖DF = pd.DataFrame（LST），沒有工作

我試圖讀取圖像，並把它變成一個列表

我的代碼是這樣

for filename in files: 
img = misc.imread(filename) 
img = img[::2, ::2] 
X = (img/255.0).reshape(-1, 3) 
lst.append(X)

我得到上面的數據，當我提前打印LST

謝謝！

來源

2016-08-11 SHIVAM GOYAL

期望輸出的形狀是什麼？ – ayhan

其實我讀的圖像，並將它們存儲爲list.My碼ID像這樣的文件名中的文件： IMG = misc.imread（文件名） IMG = IMG [:: 2：2] X =（img/255.0）.reshape（-1，3） lst.append（X） –

確定但是應該如何返回DataFrame？在這個列表中你有2個數組，這些數組是二維的。一個DataFrame也是二維的，所以對於二維數組，你需要做一些整形（使用multiindex，concat等）。 – ayhan

考慮與列表理解中的pd.concat()連接。請注意，您將失去兩位小數的精確度，以適應float64 dtype。下面將輸出一個3列數據幀：

from numpy import array 
import pandas as pd 

lst = [array([[ 0.01568627, 0.01568627, 0.01176471], 
       [ 0.01176471, 0.01176471, 0.01176471], 
       [ 0.01176471, 0.01176471, 0.01176471],    
       [ 0.05098039, 0.05098039, 0.05098039], 
       [ 0.04705882, 0.05098039, 0.04705882], 
       [ 0.05098039, 0.05098039, 0.04705882]]), 
     array([[ 0.01568627, 0.01568627, 0.01568627], 
       [ 0.01176471, 0.01568627, 0.01176471], 
       [ 0.01176471, 0.01568627, 0.01568627],    
       [ 0.05490196, 0.05098039, 0.05098039], 
       [ 0.05098039, 0.05490196, 0.05098039], 
       [ 0.05098039, 0.05098039, 0.05098039]])] 


df = pd.concat([pd.DataFrame(i) for i in lst]).reset_index(drop=True) 

print(df) 
#   0   1   2 
# 0 0.015686 0.015686 0.011765 
# 1 0.011765 0.011765 0.011765 
# 2 0.011765 0.011765 0.011765 
# 3 0.050980 0.050980 0.050980 
# 4 0.047059 0.050980 0.047059 
# 5 0.050980 0.050980 0.047059 
# 6 0.015686 0.015686 0.015686 
# 7 0.011765 0.015686 0.011765 
# 8 0.011765 0.015686 0.015686 
# 9 0.054902 0.050980 0.050980 
# 10 0.050980 0.054902 0.050980 
# 11 0.050980 0.050980 0.050980

來源

2016-08-11 19:55:43 Parfait

它的工作。謝謝！ –

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