data_array = df.head(100).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy() 如何把这两列数据转换为十列的二维数组
时间: 2023-08-11 08:06:28 浏览: 34
如果你想将这两列数据转换为一个10列的二维数组,可以使用numpy的reshape函数来实现。假设你想将这两列数据重塑为10列,可以这样做:
```python
import numpy as np
data_array = df.head(100).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy()
# 将数据重塑为10列的二维数组
new_data_array = np.reshape(data_array, (-1, 10))
print(new_data_array)
```
这里使用了numpy的reshape函数,将原始数据重塑为一个新的10列的二维数组。其中,`(-1, 10)`表示将数据重塑为10列,行数自动计算得出。注意,当你将数据重塑为新的形状时,原始数据的总长度必须与新的形状匹配,否则会抛出ValueError异常。
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data_array = df.head(100).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy() 如何把这两列数据转换为二维数组
这段代码已经将这两列数据提取出来,并转换为了一个二维的numpy数组。你可以通过以下方式来获取这个二维数组中的数据:
```python
data_array = df.head(100).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy()
# 获取第一列数据
column1 = data_array[:, 0]
# 获取第二列数据
column2 = data_array[:, 1]
```
其中,`data_array[:, 0]`表示获取二维数组中的第一列数据,`data_array[:, 1]`表示获取二维数组中的第二列数据。你可以根据需要,对这些数据进行进一步的处理。
data_array = df.loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy() 修改为读取前十行
可以使用`head()`函数读取DataFrame对象的前N行,然后再使用`loc`函数和`to_numpy()`方法提取数据并转换为NumPy数组。以下是代码示例:
```
data_array = df.head(10).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy()
```
这里使用了`head(10)`函数来读取前10行数据,其他步骤与原来的代码相同。