pandas怎么转换为numpy

数组？

你可以使用 pandas 库中的 .values 属性将 pandas 数据框转换为 numpy 数组。例如，如果你要将名为 "df" 的 pandas 数据框转换为 numpy 数组，则可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取名为 'data.csv' 的数据文件并将其存储在名为 'df' 的 pandas 数据框中
array = df.values # 将 pandas 数据框转换为 numpy 数组

这将创建一个名为 "array" 的 numpy 数组，它将包含与 pandas 数据框相同的数据。

相关问题

python将pandas转换为numpy

要将 Pandas 转换为 Numpy，可以使用 Pandas 库中的 .to_numpy() 方法。该方法将 Pandas 数据结构转换为 Numpy 数组。

例如，如果你有一个 Pandas 的 DataFrame，可以使用以下代码将其转换为 Numpy 数组：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
array = df.to_numpy()

在这个例子中，DataFrame "df" 中包含两列 "A" 和 "B"，分别包含值 1、2、3 和 4、5、6。通过调用 ".to_numpy()" 方法，将 "df" 转换为 Numpy 数组 "array"。

pandas转换成numpy数据

可以使用pandas的values属性将DataFrame转换为NumPy数组，或者使用to_numpy()方法。

例如：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 使用values属性将DataFrame转换为NumPy数组
arr1 = df.values
print(arr1)

# 使用to_numpy()方法将DataFrame转换为NumPy数组
arr2 = df.to_numpy()
print(arr2)

运行结果：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

两种方法都可以将DataFrame转换为NumPy数组。注意，这两种方法都会复制数据，因此对返回的数组的修改不会影响原始DataFrame。