如何将Pandas Series中存储的Numpy数组转为uint8类型(118,12)数组

你遇到的问题是Pandas Series的每个元素为独立Numpy数组时，直接调用to_numpy()只会生成存储数组对象的object类型数组，不会自动堆叠为二维数组，可通过以下两种方式实现需求：

方法1：使用np.stack直接堆叠 #

import numpy as np

# 请将seq_col替换为你实际的列名
target_arr = np.stack(df['seq_col']).astype('uint8')

调用后可通过以下代码验证结果符合要求：

print(target_arr.shape)
print(target_arr.dtype)

方法2：先转列表再生成Numpy数组 #

import numpy as np

target_arr = np.array(df['seq_col'].tolist(), dtype='uint8')

可选前置校验 #

如果不确定列中所有子数组的长度是否统一为12，可提前做合法性校验：

is_valid = df['seq_col'].apply(lambda x: x.shape[0] == 12).all()
if not is_valid:
    raise ValueError("列中存在长度不符合要求的子数组")

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