dataframe转化为arry

将DataFrame转换为数组（Array）非常简单。你可以使用`values`属性，它将DataFrame对象转换为一个NumPy数组。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将DataFrame转换为数组
arr = df.values

print(arr)

输出结果如下：

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后使用`values`属性将其转换为一个NumPy数组。最后输出转换后的数组。希望这个代码可以帮助到你！

相关问题

DataFrame转化为arry

将DataFrame转换为数组（Array）非常简单。你可以使用`values`属性，它将DataFrame对象转换为一个NumPy数组。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将DataFrame转换为数组
arr = df.values

print(arr)

输出结果如下：

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后使用`values`属性将其转换为一个NumPy数组。最后输出转换后的数组。希望这个代码可以帮助到你！

dataframe转化为matrix

将DataFrame转换为矩阵可以使用pandas库中的values属性，例如：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将DataFrame转换为矩阵
matrix = df.values

print(matrix)

输出结果为：

array([[1, 4, 7],
       [2, 5, 8],
       [3, 6, 9]])

其中，values属性返回的是一个numpy数组，即矩阵。