DataFrame 转化为数组
时间: 2023-08-14 13:39:20 浏览: 45
DataFrame 对象可以通过 values 属性转换为一个 numpy 数组。values 属性返回一个包含 DataFrame 中所有数据的 numpy 数组。例如,假设有以下 DataFrame 对象:
```
A B C
0 1 2 3
1 2 3 4
2 3 4 5
```
我们可以使用 values 属性将其转换为一个 numpy 数组:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [2, 3, 4], 'C': [3, 4, 5]})
array = df.values
```
这将返回一个 numpy 数组:
```python
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5]])
```
需要注意的是,转换后的 numpy 数组是按照 DataFrame 中的行列顺序组织的。即先按行展开,再按列展开。如果需要按照列的顺序展开,可以使用 numpy 库中的 transpose() 函数对数组进行转置操作:
```python
array = df.values.transpose()
```
这将返回一个按照列顺序展开的 numpy 数组:
```python
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5]])
```
相关问题
dataframe转换成数组
要将DataFrame转换为数组,可以使用DataFrame的`values`属性。这将返回一个包含DataFrame数据的二维数组。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将DataFrame转换为数组
array = df.values
print(array)
```
输出结果:
```
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
在这个例子中,DataFrame `df` 包含两列(A和B)和三行。通过使用 `values` 属性,我们将DataFrame转换为一个二维数组 `array`,并打印出来。
DataFrame转化为数组
可以使用pandas库中的`to_numpy()`方法将DataFrame对象转化为数组。具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 构造一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 将DataFrame转化为数组
arr = df.to_numpy()
# 输出结果
print(arr)
```
在这个示例中,我们首先构造了一个DataFrame对象df,然后使用`to_numpy()`方法将其转化为数组arr。最后输出结果即可。需要注意的是,该方法需要pandas的版本在0.24及以上才能使用。