dataframe数据怎么转化成数组

### 回答1：
数据框可以使用`values`属性转化为数组，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
array = df.values

此时，`array`变量即为转化后的数组，其形式为：

array([[1, 3],
       [2, 4]])

### 回答2：
将DataFrame数据转化为数组，可以使用pandas库中的values属性。

values属性返回一个包含DataFrame值的二维数组，其中每行表示DataFrame的一行，每列表示DataFrame的一列。

以下是将DataFrame数据转化为数组的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame示例
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame数据转化为数组
array = df.values

# 打印数组
print(array)

运行结果为：

[['张三' 25 '男']
 ['李四' 30 '女']
 ['王五' 35 '男']]

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame。然后，通过使用values属性，我们将DataFrame数据转化为数组，并将其赋值给array变量。最后，我们打印了数组。

可以看到，array是一个二维数组，每行表示DataFrame的一行数据，每列表示DataFrame的一列数据。在数组中，姓名、年龄和性别分别是字符串、整数和字符串类型。

### 回答3：
要将DataFrame数据转化为数组，可以使用`values`属性。`values`属性将返回一个包含DataFrame数据的二维数组。

以下是示例代码，展示如何将DataFrame数据转化为数组：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame转化为数组
array = df.values

print(array)

运行上述代码，将输出以下数组：

[['Tom' 20 'New York']
 ['Nick' 25 'Paris']
 ['John' 30 'London']]

上述输出是一个包含三行三列的二维数组。每一行对应DataFrame中的一行数据，每一列对应DataFrame中的一列数据。

通过使用`values`属性，我们可以方便地将DataFrame数据转化为数组，以便于进行后续的分析和处理。