将pd.DataFrame转为np.array

可以使用`values`属性将一个Pandas DataFrame转换为NumPy数组。例如，假设你有一个DataFrame `df`，你可以通过以下方式将其转换为NumPy数组：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将DataFrame转换为NumPy数组
arr = df.values

# 打印NumPy数组
print(arr)

输出：

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

在这个例子中，`arr`是一个NumPy数组，包含DataFrame `df`的所有值。注意，NumPy数组不包含列名或行索引等信息，只包含数值数据。

相关问题

df = pd.DataFrame(np.array(reviews), columns=['review'])

这行代码是将评论列表 `reviews` 转换为一个 DataFrame，并指定一个列名为 `'review'`。

`np.array(reviews)` 将评论列表转换为一个 numpy 数组。

`pd.DataFrame()` 使用这个 numpy 数组创建一个 DataFrame。

`columns=['review']` 指定了 DataFrame 的列名为 `'review'`。

这样，你就创建了一个包含评论的 DataFrame，可以通过 `'review'` 列来访问评论数据。

import numpy as np import pandas as pd array=["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"] language=pd.Series(data=array) print(language) score=pd.Series(np.random.randint(low=0,high=100,size=9)) print(score) df_series1=language print(pd.DataFrame(df_series1)) df_series2=score print(pd.DataFrame(df_series2)) integrate=pd.concat([pd.DataFrame(df_series1),pd.DataFrame(df_series2)],axis=1,ignore_index=True) print(integrate) print(integrate.head(4))完成下面的题目：(5) 输出language字段为Python的行(6) 按照score字段升序排序(7) 统计每种编程语言出现的次数

(5) 输出language字段为Python的行：

print(integrate[integrate[0]=="Python"])

输出：

        0   1
0  Python  24
8  Python  60

(6) 按照score字段升序排序：

print(integrate.sort_values(by=1))

输出：

        0   1
0  Python  24
2   Scala  25
6     SQL  26
1       C  28
3    Java  30
7     PHP  37
5   Scala  41
4      GO  56
8  Python  60

(7) 统计每种编程语言出现的次数：

print(integrate[0].value_counts())

输出：

Scala     2
Python    2
C         1
GO        1
Java      1
SQL       1
PHP       1
Name: 0, dtype: int64