python 怎么将dataframe转化为数组

可以使用 `values` 方法将 Pandas DataFrame 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': ['a', 'b', 'c']})

# 将 DataFrame 转换为数组
arr = df.values

print(arr)

输出结果为：

array([[1, 'a'],
       [2, 'b'],
       [3, 'c']], dtype=object)

其中，每行数据都变成了一个数组。注意，如果 DataFrame 中有不同的数据类型，转换为数组时会将所有数据类型都转换为一致的类型，这里将字符串和数字都转换为了 object 类型。

相关问题

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。

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。