我将一个dataframe转为numpy数组时如何保存其中的日期仍未日期格式
时间: 2024-02-27 16:57:30 浏览: 19
在将DataFrame转换为numpy数组时,日期数据会被转换为numpy中的datetime64类型。如果你想将其保留为日期格式,可以使用pandas.to_datetime()方法将其转换为pandas中的日期类型。具体实现可以按照以下步骤:
1. 将DataFrame转换为numpy数组:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], 'value': [1, 2, 3]})
arr = np.array(df)
```
2. 将日期列转换为pandas中的日期类型:
```python
arr[:, 0] = pd.to_datetime(arr[:, 0])
```
这样,数组中的日期列就会保留为pandas中的日期类型。
相关问题
怎么将dataframe转为numpy
可以使用DataFrame对象的values属性将其转换为NumPy数组。例如,可以使用以下代码将名为df的DataFrame转换为NumPy数组:
```
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]})
array = df.values
```
在此示例中,将创建一个名为array的NumPy数组,其中包含DataFrame的所有值。
DataFrame转为数组
可以使用 `values` 属性将 pandas 的 DataFrame 对象转换为数组。示例如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 将 DataFrame 转换为数组
arr = df.values
# 输出数组
print(arr)
```
输出结果如下:
```
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
```
这里的 `arr` 是一个二维的 numpy 数组,每一行对应一个 DataFrame 的一行,每一列对应一个 DataFrame 的一列。如果 DataFrame 中含有非数值类型的数据,那么它们会被转换为 object 类型的数据。