type(df3) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 我要把df3转换为numpy
时间: 2024-02-21 19:01:25 浏览: 22
可以使用`values`属性将DataFrame对象转换为Numpy数组。例如,可以使用以下代码将df3转换为Numpy数组:
```
import numpy as np
numpy_array = df3.values
```
现在,`numpy_array`就是df3的Numpy表示形式。请注意,Numpy数组不包含列名称和索引。如果您需要这些信息,请将它们存储在单独的变量中。
相关问题
pandas .drop
pandas的drop方法用于删除DataFrame或Series中的行或列。下面是两个例子:
1. 删除DataFrame中的行或列:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.arange(36).reshape(6,6), columns=list('ABCDEF'))
print("原始DataFrame:")
print(df1)
# 删除列
df2 = df1.drop(['B', 'D'], axis=1)
print("删除列后的DataFrame:")
print(df2)
# 删除行
df3 = df1.drop([2, 4])
print("删除行后的DataFrame:")
print(df3)
```
2. 删除Series中的元素:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(np.arange(5.), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print("原始Series:")
print(s)
# 删除指定的index label
s2 = s.drop('c')
print("删除指定index label后的Series:")
print(s2)
# 删除多个index label
s3 = s.drop(['d', 'c'])
print("删除多个index label后的Series:")
print(s3)
```
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'add'
如果你遇到了 `'numpy.ndarray' object has no attribute 'add'` 的错误,那么很可能是因为你传入了一个 numpy ndarray 类型的数据,而不是 pandas DataFrame 类型的数据。
你可以将 numpy ndarray 类型的数据转换为 pandas DataFrame 类型的数据,然后再使用 `add()` 方法和 `div()` 方法来计算平均值。代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 array1 和 array2 是 numpy ndarray 类型的数据
df1 = pd.DataFrame(array1)
df2 = pd.DataFrame(array2)
df3 = df1.add(df2).div(2)
```
这段代码将会生成一个新的 DataFrame,其中每个值都是对应的两个 ndarray 中的值的平均值。