dataframe.values 转化为dataframe

要将DataFrame的values转化为DataFrame，可以使用pandas.DataFrame.from_dict方法。这个方法可以直接从字典构建DataFrame。在使用这个方法时，可以将DataFrame的values作为参数data传入，并将orient参数设置为'columns'，表示按照列的方向构建DataFrame。这样就可以将DataFrame的values转化为DataFrame了。

另外，如果想将values作为行来构建DataFrame，可以将orient参数设置为'index'。这样就可以将DataFrame的values转化为以字典的keys作为行的DataFrame。

相关问题

Pandas DataFrame.转化为数组

可以使用Pandas中的`.values`方法将DataFrame转化为数组。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将DataFrame转化为数组
array = df.values
print(array)

输出结果为：

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

这里将DataFrame转化为了二维数组，其中每一行代表一条记录，每一列代表一个特征。可以根据需要进行调整。注意，转化为数组后，原DataFrame的索引和列名信息都将丢失。

请联系上下文解释该段代码：pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values

这段代码主要是对一个pandas数据框进行操作，首先使用np.random.shuffle()函数对dataframe3中的数据进行随机打乱，然后将其转化为DataFrame格式，并使用MinMaxScaler将数据进行归一化。接着，将训练集和测试集分别取出，分别对其进行归一化，并将其特征和标签分别赋值给X_train、X_test、Y_train、Y_test等变量。最后，将X_train和X_test进行维度变换，将其变为三维数组，以便于后续的模型训练。值得注意的是，将X_train和X_test变为三维数组时，使用了values.reshape()函数进行操作。