python - 你将如何重塑一个数组，遍历一列的所有行，并将重塑后的数组分配给一个新列？- Python/熊猫/Numpy

Question

有多种迭代行和应用函数的方法。但是，我无法将其应用于我的具体案例。这是一个解释问题的简单表格：

    'Label'                    'Dimension'          'what I want'        
[12 323 345 235]                  (4,)                  (4,1)
[55 22 141 124 124]               (5,)                  (5,1)
[77 12 11]                        (3,)                  (3,1)

如果我要使用 1 个数组来实现这一点，它会是这样的：

label_ex = np.array([12,13,14,15])
label_ex.shape >> (4, )
label_ex = label_ex.reshape(len(label_ex), 1)
label_ex.shape >> (4, 1)

这是我尝试过的：

for index, row in samp.iterrows():
    samp.loc[index, 'label'] = samp.loc[index, 'label'].reshape(len(samp.loc[index, 'label']), 1)

不知何故，这是将我所有的数组转换为列表，然后显示错误

"AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'"

我尝试使用 df.column.apply() 方法，但这也不起作用（也许我实现错了）。

我应该如何处理这个？

标签： pythonarrayspandasnumpy

Answer 1

df.apply()将工作。

df['New_Dimension'] = df['Label'].apply(lambda row : np.array(row).reshape(-1,1).shape)

>>>
    Label                        Dimension         New_Dimension      
[12, 323, 345, 235]                 (4,)                (4,1)
[55, 22, 141, 124, 124]             (5,)                (5,1)
[77, 12, 11]                        (3,)                (3,1)