python取Dataframe中所有的值

你可以使用 `values` 方法来获取 DataFrame 中所有的值，这个方法将返回一个二维的 NumPy 数组，其中包含 DataFrame 中所有的值。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
values = df.values
print(values)

输出：

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]], dtype=int64)

你可以使用 NumPy 的各种方法和函数来操作这个数组。如果你想要获取 DataFrame 中所有的值并转换为列表，可以使用 `tolist()` 方法：

values_list = df.values.tolist()
print(values_list)

输出：

[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

相关问题

python取Dataframe中的值

可以使用loc方法或者iloc方法来取Dataframe中的值。

loc方法是通过行标签和列标签来定位元素，语法为df.loc[row_index, column_index]，其中row_index和column_index可以是单个值，也可以是列表或切片。

例如，假设有一个Dataframe df，其中包含了学生的姓名、年龄、性别、成绩等信息，我们可以通过以下代码取出第一行第一列的元素（即第一个学生的姓名）：

name = df.loc[0, 'name']

iloc方法则是通过行号和列号来定位元素，语法为df.iloc[row_index, column_index]，其中row_index和column_index同样可以是单个值、列表或切片。

例如，我们可以通过以下代码取出第一行第一列的元素：

name = df.iloc[0, 0]

需要注意的是，iloc方法和loc方法都是基于0开始的索引，因此第一行或第一列的索引都是0。

python的dataframe取特定值

要从Python的DataFrame中获取特定值，可以使用.loc或.iloc方法。

.loc方法用于基于标签的索引，而.iloc方法用于基于位置的索引。

例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，其中包含以下数据：

| | A | B | C |
|---|---|---|---|
| | 1 | 2 | 3 |
| 1 | 4 | 5 | 6 |
| 2 | 7 | 8 | 9 |

我们可以使用.loc方法来获取行标签为1，列标签为B的值：

df.loc[1, 'B']

这将返回5。

我们也可以使用.iloc方法来获取第2行，第3列的值：

df.iloc[1, 2]

这也将返回5。