df_arr = np.asarray(df.stack()) message_list = df_arr.tolist()
时间: 2024-05-26 16:19:02 浏览: 14
这段代码的作用是将一个 pandas DataFrame 对象转换为一个一维的 numpy 数组,然后再将 numpy 数组转换为一个 Python 列表。具体来说,`df.stack()` 将 DataFrame 对象转换为一个多级索引的 Series 对象,`np.asarray()` 将 Series 对象转换为一个 numpy 数组,`tolist()` 将 numpy 数组转换为一个 Python 列表。这个过程可以用于将 DataFrame 中的数据转换为一个列表,方便进行后续的处理。
相关问题
df_arr = np.asarray(df.stack())
这行代码将 Pandas DataFrame 中的所有值转换为一个 NumPy 数组。`df.stack()` 将 DataFrame 中的列转换为行,形成一个多层索引(MultiIndex),然后使用 `np.asarray()` 将其转换为 NumPy 数组。如果 DataFrame 中有 n 行和 m 列,则转换后的数组将包含 n * m 个元素。
unique_arr = np.unique(arr, axis=0)会打乱顺序
使用`unique_arr = np.unique(arr, axis=0)`将不会打乱原始数组的顺序,`np.unique()`函数将返回一个新的数组,其中包含原始数组中所有不重复的行,并且这些行的顺序与原始数组中的顺序相同。如果原始数组是有序的,则返回的不同行也是有序的。因此,使用`np.unique()`不会改变原始数组的顺序。
如果你需要对数组进行排序,可以使用`np.sort()`函数来对数组进行排序,例如:
```
sorted_arr = np.sort(unique_arr, axis=0)
```
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