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...
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...
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...
执行上述代码后,numpy_array将是一个包含DataFrame数据的NumPy数组。
()) 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。
array = df.to_numpy()``` 相关知识点: 试题来源: 解析 array = df.to_numpy() 要将Pandas 的 DataFrame 转换为 NumPy 数组,Pandas 提供了 `to_numpy()` 方法。该方法会直接返回 DataFrame 中数据的 NumPy 数组表示,数组的维度与 DataFrame 的结构一致。操作步骤如下:1. **代码分析**:`df.to_numpy(...
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
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})# 将DataFrame转换为NumPy数组array=df.valuesprint(array) Python Copy Output: 示例代码 2: 使用.to_numpy()方法