首页import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(4).reshape((2,2)), index=pd.Index(['row1','row2'],name='rows'), columns=pd.Index(['one','two'],name='cols')) print(data)

import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(4).reshape((2,2)), index=pd.Index(['row1','row2'],name='rows'), columns=pd.Index(['one','two'],name='cols')) print(data)

时间: 2023-12-02 11:04:12 浏览: 149

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时，经常用到DataFrame和array类型的数据。在对DataFrame类型的数据进行处理时，需要将其转换成array类型，是以下列出了三种转换方法。首先导入numpy模块、pandas模块、创建一个DataFrame类型数据df import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}) 1.使用DataFrame中的values方法 df.values 2.使用DataFrame中的as_matrix(

这段代码的作用是生成一个2行2列的DataFrame对象，其中数据为0到3的数字序列，行索引为'row1'和'row2'，列索引为'one'和'two'，并打印输出该DataFrame对象。输出结果如下： ``` cols one two rows row1 0 1 row2 2 3 ```

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