提取出df中‘temp_range'和'ou39Ta'两列的数据，并每3行为一组组成3*2的数组

好的，我可以通过以下代码来实现你的需求：

import numpy as np
# 假设df是你的数据框
df = pd.DataFrame({'temp_range': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
                   'ou39Ta': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'other_col': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']})

# 提取出'temp_range'和'ou39Ta'两列的数据
data = df[['temp_range', 'ou39Ta']].values
# 将数据按每3行为一组组成3*2的数组
data = data.reshape(-1, 3, 2)

这样，你就可以得到一个3行2列的数组，其中每个元素都是原数据框中的一行，只包含'temp_range'和'ou39Ta'两列的数据。

相关问题

data = df.loc[0:len(df)-1, ['temp_range', 'ou39Ta']].values

这段代码是基于Pandas库的数据处理，其中`df`为一个DataFrame对象，`df.loc[0:len(df)-1, ['temp_range', 'ou39Ta']]`用于取出这个DataFrame对象中的`temp_range`和`ou39Ta`这两列数据，并将其转换为一个Numpy数组，最后赋值给变量`data`。

具体来说，`loc`方法是用于基于标签（label）或条件（Boolean）来选择DataFrame中的行和列。`0:len(df)-1`表示选取从第0行到倒数第二行（即去掉最后一行），`['temp_range', 'ou39Ta']`表示选取`temp_range`和`ou39Ta`这两列数据。最后`.values`将选取到的数据转化为Numpy数组。

因此，变量`data`的值是一个Numpy数组，其中包含了DataFrame对象中第0行到倒数第二行中的`temp_range`和`ou39Ta`这两列数据。