如何从列到张量：观测值重塑并保持 ID 完整性？

python

2024-03-07 12:08:43

从列到张量：保留 ID 完整性的观测值重塑

引言

在处理数据时，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。例如，可能需要将一列数字观测值转换为形状为 (m, n) 的张量。然而，当观测值具有唯一标识符 (ID) 时，确保 ID 完整性在重塑过程中至关重要。

问题陈述

假设我们有一列 100 个数字观测值，每个观测值都有一个唯一的 ID。我们的目标是将这一列观测值转换为形状为 (100, 8) 的张量，同时保持具有相同 ID 的观测值完整性。

解决方案

有几种策略可以解决这个问题，每种策略都有其优点和缺点。

分组和重塑

一种方法是使用 Pandas 的 groupby() 函数将具有相同 ID 的观测值分组在一起。然后，我们可以对每个分组应用 reshape() 函数，将数据重塑为形状 (n, 8)，其中 n 是该分组中观测值的数量。最后，我们可以将所有重塑后的数组连接成一个大的张量。

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建原始数据
data = pd.DataFrame({
    "ID": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    "Observation": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

# 分组和重塑
reshaped_data = []
for _, group in data.groupby("ID"):
    reshaped_data.append(group["Observation"].values.reshape(-1, 8))

# 连接重塑后的数组
final_tensor = np.concatenate(reshaped_data)

自定义函数

另一种方法是创建自定义函数来重塑数据并保持观测值的完整性。在该函数中，我们可以对每个观测值应用以下步骤：

如果观测值没有 ID 或 ID 为空，则将其填充为 -1。
将观测值添加到一个列表中，该列表将成为最终张量的一部分。

一旦所有观测值都被处理，我们可以将列表转换为张量。

import numpy as np

def reshape_and_keep_id(observation, id):
    if not id or id == np.nan:
        id = -1
    return np.array([id, observation])

# 创建原始数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
ids = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]

# 应用自定义函数
reshaped_data = []
for observation, id in zip(data, ids):
    reshaped_data.append(reshape_and_keep_id(observation, id))

# 转换为张量
final_tensor = np.array(reshaped_data)

注意事项

在执行上述解决方案时，应注意以下事项：

输入数据中的观测值数量应与目标形状 (100, 8) 兼容。
验证最终张量中的观测值顺序是否与原始列中的顺序一致。
如果遇到任何其他错误或问题，请检查数据类型、形状和输入数据的完整性。

常见问题解答

Q：为什么需要保持观测值的完整性？
- A：在某些情况下，观测值的顺序或分组对于分析或建模至关重要。通过保持完整性，我们可以确保数据中的信息得到保留。
Q：哪种解决方案更有效率？
- A：效率取决于数据的大小和复杂性。对于较小的数据集，自定义函数可能更简单，而对于较大的数据集，Pandas 的 groupby() 函数可能更有效率。
Q：我可以使用其他编程语言或库来解决这个问题吗？
- A：是的，NumPy 和 TensorFlow 等库提供专门用于数据重塑和处理的功能。探索这些库的文档可以找到满足特定需求的解决方案。
Q：如何处理没有 ID 的观测值？
- A：对于没有 ID 的观测值，可以通过填充占位符或将它们作为一个单独的组来处理。在自定义函数解决方案中，可以将占位符填充为 -1。
Q：重塑后的张量是否会影响数据的含义或解释？
- A：只要数据的顺序和分组得到保留，重塑本身通常不会改变数据的含义。但是，务必考虑重塑的潜在影响并相应地调整分析或建模技术。