如何取dataframe中的一个数,且格式为一个数而不是array
时间: 2024-02-29 17:56:41 浏览: 6
可以使用`df.at[row, col]`方法来取dataframe中的一个数,其中`row`为行的标签,`col`为列的标签。例如,如果你想要取名为`A`的列中第2行的数据,可以使用`df.at[2, 'A']`。注意,这个方法返回的是一个数值,而不是一个数组。如果你想要取多个数值,可以使用`df.loc[row_start: row_end, col_start: col_end]`方法。
相关问题
python取Dataframe中所有的值
你可以使用 `values` 方法来获取 DataFrame 中所有的值,这个方法将返回一个二维的 NumPy 数组,其中包含 DataFrame 中所有的值。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
values = df.values
print(values)
```
输出:
```
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]], dtype=int64)
```
你可以使用 NumPy 的各种方法和函数来操作这个数组。如果你想要获取 DataFrame 中所有的值并转换为列表,可以使用 `tolist()` 方法:
```python
values_list = df.values.tolist()
print(values_list)
```
输出:
```
[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
```
dataframe 取平均且转换为数组
要将DataFrame对象的每列取平均并转换为数组,可以使用以下代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
# 求每列的平均值
mean_array = np.array(df.mean())
print(mean_array)
```
这将输出:
```
[2. 5. 8.]
```
通过调用DataFrame对象的`mean()`方法,可以计算每列的平均值。然后,使用NumPy库的`array()`函数将结果转换为数组。最后,可以打印出平均值数组。