我们可以通过将 numpy 数组作为第一个参数传递来将其包装在 pandas 数据框中。然后我们可以利用pd.concat(..)[pandas-doc]将原始数据集和target_one_hot的数据帧连接成一个新的数据帧。由于我们在这里“垂直”连接,因此需要在axis=1上设置axis参数: pd.concat((dataset, pd.DataFrame(targets_one_hot)), axis=...
```pythonarray = 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....
我有一个 Numpy 数组列表,如下所示: [400.31865662] [401.18514808] [404.84015554] [405.14682194] [405.67735105] [273.90969447] [274.0894528] 当我尝试使用以下代码将其转换为 Pandas Dataframe 时 y = pd.DataFrame(data) print(y) 打印时我得到以下输出。为什么我得到所有这些零? 0 0 400.318657 0 0 401.1851...
我有一个 Numpy 数组列表,如下所示: [400.31865662] [401.18514808] [404.84015554] [405.14682194] [405.67735105] [273.90969447] [274.0894528] 当我尝试使用以下代码将其转换为 Pandas Dataframe 时 y = pd.DataFrame(data) print(y) 打印时我得到以下输出。为什么我得到所有这些零? 0 0 400.318657 0 0 401.1851...