问题描述
我希望获取一个图像的数据帧，该图像是False / True的二进制布尔值，并将其转换为数据框为真的坐标数组。
例如，如果index [4]和column [8]为true，则会向数组添加4,8。
1楼
IIUC你可以这样做：
In [70]: df
Out[70]:
a b c
0 True False True
1 True True False
2 False True True
3 False True True
4 True False False
5 False True False
6 True False False
7 False True False
8 False False True
9 True False True
In [71]: np.dstack(np.nonzero(df.values))[0]
Out[71]:
array([[0, 0],
[0, 2],
[1, 0],
[1, 1],
[2, 1],
[2, 2],
[3, 1],
[3, 2],
[4, 0],
[5, 1],
[6, 0],
[7, 1],
[8, 2],
[9, 0],
[9, 2]], dtype=int64)
要么：
In [76]: np.stack(np.nonzero(df.values)).T
Out[76]:
array([[0, 0],
[0, 2],
[1, 0],
[1, 1],
[2, 1],
[2, 2],
[3, 1],
[3, 2],
[4, 0],
[5, 1],
[6, 0],
[7, 1],
[8, 2],
[9, 0],
[9, 2]], dtype=int64)
建立：
df = pd.DataFrame(np.random.choice([True, False], (10, 3)), columns=list('abc'))
2楼
建立
使用@ MaxU的示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'a': [True, True, False, False, True, False, True, False, False, True],
'b': [False, True, True, True, False, True, False, True, False, False],
'c': [True, False, True, True, False, False, False, False, True, True]})
我猜你想要数据框index和'列'的坐标
选项1
stack + mask
s = df.stack()
s[s].index.values
array([(0, 'a'), (0, 'c'), (1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'b'), (2, 'c'),
(3, 'b'), (3, 'c'), (4, 'a'), (5, 'b'), (6, 'a'), (7, 'b'),
(8, 'c'), (9, 'a'), (9, 'c')], dtype=object)
选项2
只是在np.where位置
np.stack(np.where(df.values)).reshape(-1, 2)
array([[0, 0],
[1, 1],
[2, 2],
[3, 3],
[4, 5],
[6, 7],
[8, 9],
[9, 0],
[2, 0],
[1, 1],
[2, 1],
[2, 0],
[1, 0],
[1, 2],
[0, 2]])
选项3
使用np.where返回index和columns
r, c = np.where(df.values)
list(zip(df.index[r], df.columns[c]))
[(0, 'a'),
(0, 'c'),
(1, 'a'),
(1, 'b'),
(2, 'b'),
(2, 'c'),
(3, 'b'),
(3, 'c'),
(4, 'a'),
(5, 'b'),
(6, 'a'),
(7, 'b'),
(8, 'c'),
(9, 'a'),
(9, 'c')]