pandas转为数组

可以使用 pandas 库中的 `values` 属性将 DataFrame 转换为数组。示例如下：

import pandas as pd

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

# 将 DataFrame 转换为数组
arr = df.values

print(arr)

输出结果为：

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

相关问题

DataFrame转为数组

可以使用 `values` 属性将 pandas 的 DataFrame 对象转换为数组。示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 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

# 输出数组
print(arr)

输出结果如下：

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

这里的 `arr` 是一个二维的 numpy 数组，每一行对应一个 DataFrame 的一行，每一列对应一个 DataFrame 的一列。如果 DataFrame 中含有非数值类型的数据，那么它们会被转换为 object 类型的数据。

pandas.core.series.Series 转为数组

要将Pandas中的Series对象转换为数组，可以使用Series的`values`属性。下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 将Series转换为数组
array = s.values

print(array)

这将输出：

[1 2 3 4 5]

通过调用Series对象的`values`属性，可以获取Series中的数据并将其转换为NumPy数组。