Pandas库中的values属性，将数据框转换为NumPy数组，举一个例子

假设我们有以下数据框df：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Height': [165, 170, 175, 180]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       Name  Age  Height
0     Alice   25     165
1       Bob   30     170
2   Charlie   35     175
3     David   40     180

我们可以使用values属性将其转换为NumPy数组：

array = df.values
print(array)

输出：

array([['Alice', 25, 165],
       ['Bob', 30, 170],
       ['Charlie', 35, 175],
       ['David', 40, 180]], dtype=object)

注意，转换后的数组中的数据类型是object，因为它包含了字符串和整数两种数据类型。如果数据框只包含数值数据类型，转换后的数组的数据类型会是float64。

相关问题

优化这段代码import os dir_path = "C:/Users/1028/Desktop/r" dir_py = os.listdir(dir_path) cancer='HNSC'#设置变量 train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv") target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel()#index_col=0表示将第一列作为索引列 indices = train.columns[2:]#提取索引，从第三列开始（索引2） train=train.iloc[:,2:].T.values#选择所有行和从第三列开始的所有列。然后通过.T进行转置操作，将数据框转换为NumPy数组

你可以稍微优化一下代码，将文件路径的拼接部分提取出来，避免重复写入。另外，还可以使用`numpy`库的`genfromtxt`函数来读取CSV文件，以简化读取和转置操作。以下是优化后的代码：

import os
import pandas as pd
import numpy as np

dir_path = "C:/Users/1028/Desktop/r"
cancer = 'HNSC'

data_dir = os.path.join(dir_path, "tcga_data", cancer)
train_path = os.path.join(data_dir, "ml_input.csv")
label_path = os.path.join(data_dir, "tab_label.csv")

train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1)
target = pd.read_csv(label_path, index_col=0).values.ravel()

indices = train[:, 2:].T
train = train[:, 2:].T

在这个例子中，我们使用`os.path.join`函数来拼接文件路径，然后使用`np.genfromtxt`函数来读取CSV文件并跳过标题行。最后，我们使用`.T`转置操作来得到索引和训练数据。请确保文件路径正确，并且你已经安装了所需的库（如pandas和numpy）。

python在读取excel中的数据并保存进数组里

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取Excel文件中的数据，并将其存储在数组或者数据框中。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要安装pandas和openpyxl（用于读取xlsx文件）或xlrd/xlwt（用于读取xls文件），如果没有安装，可以使用pip进行安装：

   pip install pandas openpyxl  # 如果是xlsx文件
   pip install pandas xlrd xlwt  # 如果是xls文件

2. 导入pandas库：

   import pandas as pd

3. 使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件：

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 如果是xlsx文件
   or
   df = pd.read_excel('your_file.xls')  # 如果是xls文件

这会返回一个DataFrame对象，它是pandas中一种类似表格的数据结构。

4. 转换为数组形式：
如果你想将DataFrame转换为二维数组，你可以使用`values`属性：

   data_array = df.values

`data_array`现在就是一个NumPy数组，它包含了所有数据行。

完整的例子：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'your_file.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 将数据帧转换为数组
data_array = df.values

记得将`'your_file.xlsx'`替换为你的实际Excel文件路径。如果你需要特定列的数据，可以用列名来指定：

column_name = 'YourColumnName'
data_column = df[column_name].values