type(test_y) 结果 pandas.core.series.Series pandas.Series转numpy的n维数组 可以直接用np的array方法 import numpy as np np.array(test_y) array([14.5, 7.6, 11.7, 11.5, 27. , 20.2, 11.7, 11.8, 12.6, 10.5, 12.2, 8.7, 26.2, 17.6, 22.6, 10.3, 17.3, 15.9, 6.7, 10.8, 9.9, 5.9, 19.6...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含列表的 Seriesseries=pd.Series([["pandasdataframe.com",1],["example",2]])# 转换为 NumPy 数组numpy_array=series.to_numpy()# 打印结果print(numpy_array) Python Copy Output: 示例8: 使用自定义索引 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个 Series,并指...
使用apply将每个元素转换为它的等效数组：
使用apply将每个元素转换为它的等效数组：
# Below are some quick examples # Example 1: Convert series to numpy array. import pandas as pd import numpy as np Fee = pd.Series([20000, 22000, 15000, 26000, 19000]) # Example 2: Convert series to numpy array. new_array = Fee.to_numpy() # Example 3: Convert DataFrame column to...
python print(numpy_array) 输出应该是: text [1 2 3 4 5] 总结 将Pandas Series转换为NumPy数组是一个简单直接的过程,只需调用Series对象的.to_numpy()方法即可。这种方法在数据处理和分析中非常有用,因为NumPy数组提供了高效的数组计算和数学函数。 如果你有任何其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我!
一、ndarray 转换为 series 1、如果ndarray是二维数组,如下 代码语言:javascript 复制 array([[1],[2],[3]]) 需要通过map结合lamdba 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportpandasaspd data=np.array([1,2,3]).reshape(3,1)data_list=map(lambda x:x[0],data)ser=pd.Series(data_list) ...
import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series(pd.Categorical(['p', 'q', 'p'])) s.to_numpy() Output: array(['p', 'q', 'p'], dtype=object) Specify the dtype to control how datetime-aware data is represented. Use dtype=object to return an ndarray of pandas Timestamp...
我们首先使用pd.DataFrame()函数创建了 Pandas 系列df。然后我们将df转换为具有df.index.values属性的数组,并使用np.array()函数将其存储在 NumPy 数组array中。 使用pandas.index.to_numpy()函数将 Pandas 系列转换为 NumPy 数组 pandas.index.values方法目前工作正常,但已弃用,并将在 Pandas 包的未来版本中删除。
>>> data=np.array(['a','b'])#data=['a','b']>>>sd=pd.Series(data) 0 a1b dtype: object 分析序列的输出: 最左侧的0和1是行索引,a和b是数据值。 在构造序列时,如果没有传递index参数,默认情况下,pandas分配了从0到len(data)-1的索引。