设逾期表为df,格式为pandas.DataFrame,详细数据如下所示，其中order_no为非 # 重复订单号，overdue_days为逾期天数，info_tabel为逾期标签，其中1表示逾期， # 0表示未逾期 import pandas

as pd

可以使用以下代码创建一个示例DataFrame：

data = {'order_no': ['A001', 'A002', 'A003', 'A004', 'A005'],
        'overdue_days': [1, 0, 3, 2, 0],
        'info_table': [1, 0, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

这个DataFrame包含了5个订单，每个订单都有一个对应的逾期天数和逾期标签。其中第1个、第3个、第4个订单逾期了，分别对应逾期天数1、3、2天，对应的逾期标签为1。而第2个、第5个订单没有逾期，分别对应逾期天数0、0天，对应的逾期标签为0。

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怎么将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象

可以使用 pandas.DataFrame() 函数将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象。示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个 numpy.ndarray
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

在上面的示例中，我们首先创建了一个 numpy.ndarray，然后使用 pd.DataFrame() 函数将其转换为 pandas.DataFrame 对象。在转换过程中，我们还指定了列名，以便更方便地操作数据。

数据类型为pandas.core.frame.DataFrame如何转换成list类型

如果你想将一个Pandas DataFrame转换成一个list类型，可以使用Pandas库中的values属性。values属性返回一个由DataFrame中的所有值组成的二维数组，我们可以使用tolist()方法将它转换成一个list类型。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 将DataFrame转换成list类型
data_list = df.values.tolist()

print(data_list)

输出结果为：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]

这里我们使用了DataFrame的values属性获取所有的数据值，并使用tolist()方法将其转换成list类型。