dataframe 转 numpy

可以使用pandas库中的DataFrame的values属性将DataFrame转换为Numpy数组。具体操作如下所示：

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Numpy数组
array = df.values

# 输出转换后的Numpy数组
print(array)

输出结果为：

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

相关问题

dataframe转numpy

以下是两种将DataFrame转换为Numpy数组的方法：

1. 使用DataFrame的values[^1]：

array = df.values
print(array)

2 使用DataFrame的to_numpy()方法[^2]：

array = df.to_numpy()
print(array)

这两种方法都可以将DataFrame转换为Numpy数组。你可以根据自己的需求选择其中一种方法来使用。

dataframe改成numpy数组代码

将 Pandas DataFrame 转换为 Numpy 数组可以使用 `to_numpy()` 方法。示例代码如下：

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 Numpy 数组
arr = df.to_numpy()

# 查看转换后的 Numpy 数组
print(arr)

输出结果：

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

注意：如果 DataFrame 中有空值（NaN），则转换后的 Numpy 数组中相应的位置也会是 NaN。如果需要将空值替换为其他值，可以使用 `fillna()` 方法。