numpy 什么是最有效的方法来拆分Python列表

oipij1gg 于 2023-04-06 发布在 Python

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我有一个向量，它总是对象M和K的倍数。在下面的例子中，M=2和K=3向量的长度为6。我想要找到的是使用的最佳方法使用M和K的值来拆分列表，以便生成包含M列和K的panda Dataframe 每列中的行。
我可以看到一种循环遍历列表并抓取和组织我需要的东西的方法。然而，我假设有一种更有效的方法，希望有人能帮助指出这一点。

import pandas as pd
result = [1,2,3,4,5,6]
M = 2
K = 3
A = pd.DataFrame(result[0:3])
B = pd.DataFrame(result[3:6])
final = pd.concat([A.reset_index(drop = True), B], axis = 1)

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75934421/what-is-most-efficient-way-to-split-python-list

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liwlm1x91#

在final中获得相同值的一个有效解决方案是：

import pandas as pd
import numpy as np

result = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
final = pd.DataFrame(np.array(result).reshape(M,K).T)

这个reshape是一个平面numpy数组，达到预期的维度，然后以转置顺序（.T）读取它，以获得先沿着列降序，然后跨行降序的值。

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46qrfjad2#

你可以这样做：

import numpy as np
...
df = pd.DataFrame(np.array(result).reshape(K, M))

实际上，你想要：

pd.DataFrame(np.array(result).reshape(K, M, order='F'))

赞(0）回复(0）举报 2023-04-06

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