Python用read_excel读取含numpy ndarray的Excel列元素异常求助

Excel不支持存储numpy数组类型，当你把包含ndarray的DataFrame写入Excel时，pandas会自动将数组转换为字符串格式（比如[1.2, 3.4, ...]），读回后该列实际是字符串类型，而非numpy数组，所以访问[0][0]时取到的是字符串的第一个字符"["。

方法1：读取后将字符串转换为numpy数组 #

通过apply函数处理每一行的字符串，将其还原为numpy数组：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取Excel文件
s = path_territory_output + '\\COM_DETAIL.xlsx'
COM_DETAIL = pd.read_excel(s)

# 定义字符串转数组的函数
def str_to_ndarray(s):
    # 去除字符串首尾的[]，按逗号分割元素
    element_strs = s.strip('[]').split(',')
    # 清理空格并转换为数值类型（根据你的数据类型选择float/int）
    elements = [float(e.strip()) for e in element_strs if e.strip()]
    return np.array(elements)

# 将目标列转换为numpy数组
COM_DETAIL['COM_CLOSEST'] = COM_DETAIL['COM_CLOSEST'].apply(str_to_ndarray)

# 现在可以正常访问数组元素
print(COM_DETAIL['COM_CLOSEST'][0][0])

方法2：改用pickle/Parquet等格式存储（推荐） #

如果不需要用Excel打开文件，建议使用支持保留Python数据类型的存储格式，避免转换步骤：

存储时用pickle： #

# 生成DataFrame后直接保存为pickle格式
COM_DETAIL.to_pickle(path_territory_output + '\\COM_DETAIL.pkl')

读取时： #

# 直接读取pickle文件，保留原数据类型
COM_DETAIL = pd.read_pickle(path_territory_output + '\\COM_DETAIL.pkl')

# 直接访问数组元素即可
print(COM_DETAIL['COM_CLOSEST'][0][0])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19725009