根据行数不同的数据框创建3D数组

问题描述

我有一个这样的数据框：

仅使用时间列，经度列和纬度列，我想要创建一个形状为（2,16,2）的3D数组，其中第一个维度是时间（在这种情况下，有2次：2或3），第二个是代表每对lat-lon坐标的行总数，最后一个维度是lat-lon对

3d数组应如下所示：

    array([[[ 85.573875,-50.856796],[ 22.516417,-64.196556],[  4.072308,-48.226948],[ 24.439985,-47.150661],[129.924103,-50.699009],[296.879486,-20.473812],[       nan,nan],nan]],[[282.733734,-58.982613],[346.649414,-49.212891],[105.564247,-59.02515 ],[ 77.098854,-61.031345],[ 93.66552,-52.018295],[ 26.899933,-65.549835],[  8.558081,-48.222881],[ 28.211027,-50.188721],[137.030777,-51.931877],[295.907715,-20.918041],nan]]])

您可以从数据框中注意到，每个时间值（2和3）都有不同数量的数据/行。因此想法是，在第一次将时间从2更改为3之前，剩余的空值必须用NaN填充，然后移至第二次（时间= 3）。 NaN值的目的是保持阵列的形状（2,2）。

我不知道自己是否清楚。有谁能够帮助我？ 谢谢。

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编辑： 这是我到目前为止所做的：

假设df是我上面显示的数据框的名称：

array1 = np.zeros((1,2)) #creates an empty array
for i in range(0,16):
    if (df.iloc[i,1]==2): #selects only the data with time=2
        array1[:,i,:] = [df.iloc[i,2],df.iloc[i,3]]
    else:
        array1[:,:] = [np.nan,np.nan] #fills the rest with NaN values

array2 = np.zeros((1,2))
for i in range(0,16): 
    if (df.iloc[i,1]==3): #selects only the data with time=3
        array2[:,3]]
    else:
        array2[:,np.nan] #fills the rest with NaN values

array2 = np.roll(array2,10,axis=1) #adjusts the position of the nan values

merged_arrays = np.vstack((array1,array2)) #the required final array,with shape (2,2)

我希望您能帮助我开发一种更直接，更清晰的方法，以便从数据框中创建此3D阵列。

解决方法

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