DataFrame转为数组
时间: 2024-05-01 10:21:04 浏览: 19
可以使用 `values` 属性将 pandas 的 DataFrame 对象转换为数组。示例如下:
```python
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 转换为数组
arr = df.values
# 输出数组
print(arr)
```
输出结果如下:
```
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
```
这里的 `arr` 是一个二维的 numpy 数组,每一行对应一个 DataFrame 的一行,每一列对应一个 DataFrame 的一列。如果 DataFrame 中含有非数值类型的数据,那么它们会被转换为 object 类型的数据。
相关问题
dataframe转为二维数组
你可以使用`values`属性将DataFrame对象转换为二维数组。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame示例
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将DataFrame转换为二维数组
array = df.values
print(array)
```
这将输出以下结果:
```
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
在这个例子中,DataFrame的每一列被转换成了二维数组的一列。
dataframe某一列转为数组
可以使用 pandas 库中的 values 属性将 dataframe 某一列转为数组。
例如,假设我们有以下的 dataframe:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
```
我们可以通过以下语句,将 a 列转换为 numpy 数组:
```python
a_array = df['a'].values
```
同样地,我们也可以将 b 列转换为 numpy 数组:
```python
b_array = df['b'].values
```