如何提取pandas DataFrame中Numpy矩阵列的指定位置元素

你写的df["matrix"][:][1,1]逻辑不成立：df["matrix"]返回的是存储Numpy矩阵的Pandas Series对象，[:]仅对该Series做全量切片，得到的还是Series结构，不是堆叠后的三维Numpy数组，无法直接通过[1,1]索引批量取每个矩阵的对应位置元素。

• 方法1：通用逐元素提取（适合矩阵形状不一致的场景）
  对Series的每个元素单独执行索引操作，代码如下：

  # 单独提取对应值的Series
  mat_pos_values = df["matrix"].apply(lambda mat: mat[1, 1])
  # 如果需要直接新增为DataFrame的列方便后续绘图，可写为：
  df["mat_1_1"] = df["matrix"].apply(lambda mat: mat[1, 1])
  

• 方法2：堆叠后批量索引（适合所有矩阵形状相同的场景，效率更高）
  先把整个matrix列的所有矩阵堆叠成三维Numpy数组，再批量切片取对应位置：

  import numpy as np
  mat_pos_values = np.stack(df["matrix"].to_numpy())[:, 1, 1]
  

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