importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'Product':['Laptop','Printer','Tablet'],'Price':[1200,150,300],'Stock':[30,50,45]})# 转换为Numpy数组并重塑numpy_array=df.to_numpy()reshaped_array=numpy_array.reshape(3,3)print(reshaped_array) Python Copy Output: 示例代码...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个简单的 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})# 转换为 NumPy 数组array=df.valuesprint(array) Python Copy Output: 示例代码 2:使用.to_numpy()方法 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A...
df = pd.DataFrame(data)# 使用values属性array1 = df.valuesprint("使用values属性转换为Numpy数组:")print(array1)print("-"*50)# 使用to_numpy()方法array2 = df.to_numpy()print("使用to_numpy()方法转换为Numpy数组:")print(array2)print("-"*50)# 使用as_matrix()方法ifpd.__version__ <"0.2...
numpy_array = selected_columns.values 现在,numpy_array就是一个包含所选列数据的NumPy数组。 以下是一些补充信息: 这种方法适用于DataFrame中的任意数量的列。你可以根据需要选择多个列,并将它们转换为NumPy数组。 如果你只需要转换一个列而不是多个列,可以直接选择该列并将其转换为NumPy数组。例如,selected_c...
()) 二、series转换为ndarray 通过Series.values实现series转换为ndarray import pandas as pd data = [['2019...2、指定索引、数据、列名例子 import numpy as np import pandas as pd data = np.array([['', 'Col1', 'Col2'], ['Row1'...四、dataframe转换为ndarray 1、通过values方法,...
7,8,9]})1.使⽤DataFrame中的values⽅法 df.values 2.使⽤DataFrame中的as_matrix()⽅法 df.as_matrix()3.使⽤Numpy中的array⽅法 np.array(df)三种⽅法效果相同，都能实现DataFrame到array的转换，效果如下。以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
除了使用values属性,还可以使用to_numpy()方法将DataFrame转换为Numpy数组。下面是一个示例代码: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个DataFramedata={'col1':[1,2,3],'col2':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 将DataFrame转换为Numpy数组array=df.to_numpy()print(array) ...
1.dataframe转成numpy array 把Pandas中的dataframe转成numpy中的array df=df.values 2.series和dataframe转换 import pandas as pd //y_pred是ndarray //将ndarray转为series pred = pd.Series(y_pred.tolist()) //y_test、content、都是series
参考：Converting Numpy Array to CSV在数据分析和处理中，经常会涉及到将数据从一个形式转换为另一个...
array = df.values 在上面的例子中,array 将是一个 NumPy 数组,其内容与原始 DataFrame df 相同。 注意事项虽然DataFrame.values 属性非常方便,但在使用时需要注意以下几点: 数据类型:DataFrame.values 将保留原始 DataFrame 的数据类型。这意味着如果 DataFrame 中包含字符串,转换后的数组将包含字符串数据。这可能在...