タプルのリストをnumpy配列に変更するにはどうすればよいですか？

Question

以下のように私は、データフレームを持っている：私はGROUPBY IDを使用してnumpyのを取得しようとしています

id  points 
0 1  (-2.3, 7) 
1 1  (-5, 7) 
2 1  (-6.9, 5) 
3 2  (2, 5.9) 
4 2  (-0.3, -8) 

以下好き2darray：

df2 = df.groupby(["id"])["points"]\ 
      .apply(lambda x : np.array(x.values)).reset_index() 

をこれは動作しますが、それはのような（タプルのリストに変更以下）、どのようにnumpy配列に変更するには？または、私はタプルのリストとして実際にnumpy 2d配列ですか？

id points 
0 1 [ (-2.3, 7), (-5,7), (-6.9,5) ] 
1 2 [ (2, 5.9), (-0.3, -8) ] 

Answer 1

何がしたいことはタプルのnumpyの配列がある場合、それはあなたがすでに持っているものです：

In [8]: df.groupby('id').points.apply(np.asarray).values 
Out[8]: 
array([array([(-2.3, 7), (-5, 7), (-6.9, 5)], dtype=object), 
     array([(2, 5.9), (-0.3, -8)], dtype=object)], dtype=object) 

をしかし、あなたがするのではなく、2次元配列へのあなたの出力を変換したい場合読み込まれたタプルの配列。

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オプション1

変換points GROUPBY前に（あなたがlambdaせずに管理することができます）：

In [785]: df.points = df.points.apply(np.array); df 
Out[785]: 
    id  points 
0 1 [-2.3, 7.0] 
1 1  [-5, 7] 
2 1 [-6.9, 5.0] 
3 2 [2.0, 5.9] 
4 2 [-0.3, -8.0] 

In [787]: df.groupby('id').points.apply(np.asarray) 
Out[787]: 
id 
1 [[-2.3, 7.0], [-5, 7], [-6.9, 5.0]] 
2    [[2.0, 5.9], [-0.3, -8.0]] 

オプション2

（GROUPBY後にごpointsを変換します」 01が必要ですこのため）：一度行わ

In [796]: df.groupby('id').points.apply(lambda x: np.array(list(map(list, x)))) 
Out[796]: 
id 
1 [[-2.3, 7.0], [-5.0, 7.0], [-6.9, 5.0]] 
2     [[2.0, 5.9], [-0.3, -8.0]] 

、ご希望の出力を得るためにdf.reset_indexを呼び出します。