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转换为numpy数组

DataFrame是一种在Python的pandas库中广泛使用的二维标签化数据结构，而NumPy数组是一种多维数组对象，它是Python科学计算的基础包之一。将DataFrame转换为NumPy数组可以使用pandas库中的`.values`属性或者`.to_numpy()`方法来实现。具体转换步骤如下：

1. 首先确保你已经安装了pandas库，如果未安装，可以使用pip安装命令：`pip install pandas`。
2. 导入pandas库并创建一个DataFrame对象。
3. 使用`.values`属性或`.to_numpy()`方法将DataFrame对象转换为NumPy数组。

例如：

import pandas as pd

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

# 使用.values属性转换
array_values = df.values
print(array_values)
# 输出:
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

# 使用.to_numpy()方法转换
array_numpy = df.to_numpy()
print(array_numpy)
# 输出同上

在最新版本的pandas中，推荐使用`.to_numpy()`方法，因为`.values`属性可能会在未来版本中被弃用。