パンダは列の型をリストからnp.arrayに変換します

Question

私はパンダのデータフレームに関数を適用しようとしています。そのような関数は2つのnp.arrayを入力として必要とし、よく定義されたモデルを使用します。

重要なのは、選択された列から始まるこの関数は、「行」にはJSONファイルから読み込まれたリストがあり、np.arrayでは読み込まれないためです。

は今、私は別の解決策を試してみた：

#Here is where I discover the problem 

train_df['result'] = train_df.apply(my_function(train_df['col1'],train_df['col2'])) 

#so I've tried to cast the Series before passing them to the function in both these ways: 

X_col1_casted = trai_df['col1'].dtype(np.array) 
X_col2_casted = trai_df['col2'].dtype(np.array) 

は動作しません。

X_col1_casted = trai_df['col1'].astype(np.array) 
X_col2_casted = trai_df['col2'].astype(np.array) 

は機能しません。

X_col1_casted = trai_df['col1'].dtype(np.array) 
X_col2_casted = trai_df['col2'].dtype(np.array) 

does'nt work。私は今何を考えてることのような長い手順です

：リストに変換し、uncastedカラム系から始まる

（）、それらに反復np.arrayに関数を適用（）結果を一時的なリストに追加します。完了したら、このリストを新しい列に変換します。 （明らかに、うまくいけば分かりません）

私を助ける方法を知っている人はいますか？

EDIT： 私は明確にする一つの例を追加します。

関数は、入力として2 np.arraysを持っていると仮定します。現在は、jsonファイルから検索されるので、2つのリストがあります。状況は次のとおりです。

col1  col2 result 
[1,2,3]  [4,5,6] [5,7,9] 
[0,0,0]  [1,2,3] [1,2,3] 

明らかに、関数は合計ではなく、独自の関数です。しばらくの間、この合計は配列から始まってフォームリストではなく、何ができるのでしょうか？これに各要素を変換するために、事前

Answer 1

使用applyで

おかげで同等の配列です：

df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: np.array(x)) 

type(df['col1'].iloc[0]) 
numpy.ndarray 

データ：

df = pd.DataFrame({'col1': [[1,2,3],[0,0,0]]}) 
df