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。

相关问题

Python中dataframe怎么转化为数组

在Python中，你可以使用pandas库中的`values`属性将DataFrame转换为数组。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个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)

输出结果为：

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

其中，`arr`就是将DataFrame转换后得到的数组。

python将Dataframe数据转化为数组

好的，可以回答。您可以使用pandas库中的values属性将Dataframe数据转化为数组，例如：

import pandas as pd

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

arr = df.values

print(arr)

输出为：

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

希望能对您有所帮助。