是否可以将二维数组作为二维数据帧的元素？

Question

我是一名学生，正在使用视频编码器做我的项目。我已经提取了像素值和其他信息（POC、x 位置、y 位置、高度、宽度）并将它们保存在 txt 文件中。 我将使用 h5py 将这些数据转换为 hdf5 文件。但我想知道 pandas 甚至 hdf5 是否支持 pandas 2D 数据帧中的 2D 数组（像素值）。

例如，让 p = [[1,2],[3,4]] 作为我的像素值。我可以让我的数据框像 数据集[0] = [0(POC),0(x),0(y),p(2D 数组像素值)]? 或者甚至可以用 hdf5 格式编写？

Answer 1

是的，你可以，这里有一个例子：

df = pd.DataFrame({'Col1':['a','b','c'],
                   'Col2':[{'a':[1,2,3]},{'b':[[2.1],[1]]},{'c':[{'test':'hello'}]}],
                   'Col3':[[[1,2],[3,4]],[[4],[5]],[[3,5,10],[9]]]})
df

输出：

df

    Col1                          Col2               Col3
0      a              {'a': [1, 2, 3]}   [[1, 2], [3, 4]]
1      b           {'b': [[2.1], [1]]}         [[4], [5]]
2      c    {'c': [{'test': 'hello'}]}  [[3, 5, 10], [9]]

如你所见，你可以在 pandas 数据框中拥有列表、列表列表、字典、列表字典、字典列表等。

df.info()

输出：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   Col1    3 non-null      object
 1   Col2    3 non-null      object
 2   Col3    3 non-null      object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 200.0+ bytes

type(df.Col3[0])

输出：

list

Answer 2

下面是一个使用 h5py 创建 HDF5 文件并加载一些简单数据作为属性的示例。

import h5py
# pixel data to load to a dataset
p = [[1,2],[3,4]]
# attribute names and values:
attr_names = ['POC', "x_position", 'y_position', 'height', 'width']
POC = 10.
x_position = 100
y_position = 200  
height = 16.
width = 5.

with h5py.File('SO_71383695.h5', 'w') as h5w:
    ds = h5w.create_dataset('pixel_data', data=p)
    for name in attr_names:
        ds.attrs[name] = eval(name)
    
with h5py.File('SO_71383695.h5') as h5r:    
    p_data = h5r['pixel_data'][:] # to read into numpy array
    print (p_data)
    for name in h5r['pixel_data'].attrs.keys():
        print(f"{name}: {h5r['pixel_data'].attrs[name]}")

您可以使用 HDFView 查看数据。输出：

[[1 2]
 [3 4]]
POC: 10.0
height: 16.0
width: 5.0
x_position: 100
y_position: 200