df = pd.DataFrame(data)# 转换成 numpy arrayarray = df.to_numpy()# 打印结果print(array) 运行上述代码,输出结果如下: Pandas 数据帧转换为 Numpy 数组的结果 转换后的结果是一个二维的 numpy array。该 array 的行数和列数与原始的 dataframe 相同。如果 dataframe 中的数据类型不一致,转换后的 array ...
df.to_numpy() 它比df.values更好,这就是原因。 * 是时候弃用values和as_matrix()。 pandas v0.24.0 引入了两种从 pandas 对象获取 NumPy 数组的新方法: to_numpy()Series在IndexDataFrame array,仅在Index和Series对象上定义。 如果您访问.values的 v0.24 文档,您将看到一个红色的大警告: 警告:我们建议改...
我想你只需要直接去做,因为df[0]已经是一个列表了。 np.array(df[0]) 也就是说,如果0是一列,而不是数据帧的索引(对列使用数字可能会产生误导)
df = pd.DataFrame(data) print(df) A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 转numpy 1 2 3 4 5 6 #将 DataFrame 转为 NumPy 数组 numpy_array = df.to_numpy() print(numpy_array) [[1 4] [2 5] [3 6]] 转list 1 2 3 4 #将 DataFrame 转为列表 list_from_df = df.values.tolist() print(...
In pandas, you can convert a DataFrame to a NumPy array by using thevaluesattribute. importpandasaspd df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]}) numpy_array = df.valuesprint(*numpy_array) Try it Yourself » Copy
本文主要介绍Python中,将pandas DataFrame转换成NumPy中array数组的方法,以及相关的示例代码。 1、使用to_numpy()转换 pandas v0.24.0以上版本,可以使用to_numpy()方法, 例如, importnumpyasnpimportpandasaspd df = pd.DataFrame(data={'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9]}, ...
Convert DataFrame column to numpy array. new_array = df['Discount'].to_numpy() # Example 5: Convert series to numpy using pandas.index.values property. new_array = np.array(df.index.values) # Example 6: Using pandas.index.to_numpy() function. new_array = df.index.to_numpy() # Exa...
import pandas as pd import numpy as np # 创建一个简单的Pandas DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd.DataFrame(data) # 将整个DataFrame转换为NumPy数组 numpy_array = df.values print("整个DataFrame转换为NumPy数组:") print(numpy_arr...
df.values和S.values的结果分别如下图所示,这里需要搞清楚的是维度的问题,也就是df.values的结果是一个二维张量,而S.values的结果是一维张量。 六、二维numpy张量的索引 df.values天然给我们提供了一个二维张量,也就是第五部分的那张图,不妨称之为dfn2。现在我们来看下对于np.array有“:”和无“:”索引的区别...
# python 3.x import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( data=np.random....