Как можно сделать набор данных элементов матриц в dataframe?

Question

У меня есть набор данных из 3 параметров 'A', 'B', 'C' в .TXT файле, и после того, как я напечатал их в матрицах 24x20, мне нужно собрать 1-ые элементы 'A', 'B', 'C' положить в панды длинные массивы dataframe, затем 2-й элемент каждого, затем 3-й и т. Д. До 480-го элемента.

То есть мои данные в текстовом файле выглядят так: мои данные в формате txt:

id_set: 000
     A: -2.46882615679
     B: -2.26408246559
     C: -325.004619528

Я уже сделал панду dataframe включает 3 столбца 'A', 'B', 'C' и index и определенные функции для правильной печати матрицы 24x20.Простой пример с использованием матриц 2x2:

1st cycle:  A = [1,2,    B = [4,5,     C = [8,9,
                 3,4]         6,7]          10,11]
2nd cycle:  A = [0,8,    B = [1,9,     C = [10,1,
                 2,5]         4,8]          2,7]

Измените эту форму:

          A(1,1),B(1,1),C(1,1),A(1,2),B(1,2),C(1,2),.....
Result=  [1,4,8,2,5,9,3,6,10,4,7,11] #1st cycle
         [0,1,10,8,9,1,2,4,2,5,8,7]  #2nd cycle

Мои сценарии следующие:

import numpy as np
import pandas as pd
import os

def normalize(value, min_value, max_value, min_norm, max_norm):
    new_value = ((max_norm - min_norm)*((value - min_value)/(max_value - min_value))) + min_norm
    return new_value

dft = pd.read_csv('D:\mc25.TXT', header=None)
id_set = dft[dft.index % 4 == 0].astype('int').values
A = dft[dft.index % 4 == 1].values
B = dft[dft.index % 4 == 2].values
C = dft[dft.index % 4 == 3].values
data = {'A': A[:,0], 'B': B[:,0], 'C': C[:,0]}

df = pd.DataFrame(data, columns=['A','B','C'], index = id_set[:,0])  

#next iteration create all plots, change the number of cycles
cycles = int(len(df)/480)
print(cycles)
for cycle in range(0,10):             
    count =  '{:04}'.format(cycle)
    j = cycle * 480
    for i in df:
        try:
            os.mkdir(i)
        except:
            pass

        min_val = df[i].min()
        min_nor = -1
        max_val = df[i].max()
        max_nor = 1

        ordered_data = mkdf(df.iloc[j:j+480][i])
        csv = print_df(ordered_data)
        #Print .csv files contains matrix of each parameters by name of cycles respectively
        csv.to_csv(f'{i}/{i}{count}.csv', header=None, index=None)            
        if 'C' in i:
            min_nor = -40
            max_nor = 150
            #Applying normalization for C between [-40,+150]
            new_value3 = normalize(df['C'].iloc[j:j+480], min_val, max_val, -40, 150)
            df3 = print_df(mkdf(new_value3))
            df3.to_csv(f'{i}/norm{i}{count}.csv', header=None, index=None)
        else:
            #Applying normalization for A,B between    [-1,+1]
            new_value1 = normalize(df['A'].iloc[j:j+480], min_val, max_val, -1, 1)
            new_value2 = normalize(df['B'].iloc[j:j+480], min_val, max_val, -1, 1)
            df1 = print_df(mkdf(new_value1))
            df2 = print_df(mkdf(new_value2))
            df1.to_csv(f'{i}/norm{i}{count}.csv', header=None, index=None) 
            df2.to_csv(f'{i}/norm{i}{count}.csv', header=None, index=None)  

Note2: Я предоставил набор данных в текстовом файле для 3 циклов: Текстовый набор данных

Answer 1

Я не уверен, что полностью понял ваш вопрос, но это решение:

Преобразуйте ваш фрейм данных в двумерный массив с помощью as_matrix (), затем используйте ravel (), чтобы получить вектор размером 480* 3 затем циклически повторяйте циклы и используйте метод vstack для наложения строк друг на друга в вашем результате, это код с примерами данных:

A = [[1,2,3,4], [10,20,30,40]]
B = [[4,5,6,7], [40,50,60,70]]
C = [[8,9,10,11], [80,90,100,110]]

cycles = 2

for cycle in range(cycles):
    data = {'A': A[cycle], 'B': B[cycle], 'C': C[cycle]}
    df = pd.DataFrame(data)
    D = df.as_matrix().ravel()
    if cycle == 0:
        Results = np.array(D)
    else:
        Results = np.vstack((Results, D2))
# Output: Results= array([[  1,   4,   8,   2,   5,   9,   3,   6,  10,   4,   7,  11], [ 10,  40,  80,  20,  50,  90,  30,  60, 100,  40,  70, 110]], dtype=int64)
np.savetxt("Results.csv", Results, delimiter=",")

Это то, что вы хотели?