numpy二维数组转换为dataframe

可以使用pandas库中的DataFrame函数，将numpy二维数组转换为dataframe。例如，假设我们有一个名为my_array的numpy二维数组，可以使用以下代码将其转换为dataframe：

import pandas as pd
import numpy as np

my_array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df = pd.DataFrame(my_array)

其中，np.array()函数创建了一个numpy二维数组my_array，pd.DataFrame()函数将其转换为dataframe对象df。

相关问题

如何将pandas读取的Excel数据转换为numpy二维数组

可以使用pandas中的`values`属性将DataFrame对象转换为二维numpy数组。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel数据到DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将DataFrame对象转换为二维numpy数组
arr = df.values

其中，`df`是读取的Excel数据的DataFrame对象，`arr`是转换后的二维numpy数组。

DataFrame转换成numpy.ndarray 二维数组

可以使用`values`属性将pandas DataFrame转换为numpy的二维数组。例如，假设你有一个DataFrame `df`，可以使用以下代码将其转换为numpy的二维数组：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=['A','B','C'])

# 转换为numpy的二维数组
arr = df.values

print(arr)

输出结果类似于：

[[-0.63028801 -0.49634176 -0.42718234]
 [ 0.62792267 -0.9505562  -0.58059987]
 [-1.20272312  0.0524146  -0.20444448]
 [ 1.47968724  0.20497902  0.29059507]
 [-0.78154177  0.11998627 -0.73386913]]

在这个例子中，`df.values`返回一个包含DataFrame数据的numpy二维数组。这个数组可以直接用于各种numpy操作和函数。