pandas.core.frame.DataFrame转化为numpy

可以使用`DataFrame.values`方法将`pandas.core.frame.DataFrame`转换为`numpy.ndarray`，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 转换为numpy.ndarray
arr = df.values
print(arr)

输出结果：

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

注意：转换后的数据类型为`numpy.ndarray`，不再是`pandas.core.frame.DataFrame`。

相关问题

如何将pandas.core.frame.DataFrame转化成numpy.ndarray

可以使用`values`属性将`DataFrame`转换为`ndarray`，示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
arr = df.values
print(arr)
# 输出:
# array([[1, 4],
#        [2, 5],
#        [3, 6]], dtype=int64)

注意，转换后的`ndarray`会失去列名等数据结构信息，只保留数值信息。如果需要保留列名等信息，可以使用`to_numpy`方法，示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
arr = df.to_numpy()
print(arr)
# 输出:
# array([[1, 4],
#        [2, 5],
#        [3, 6]], dtype=int64)

这样转换后的`ndarray`会保留列名等信息，但是这个方法要求pandas版本在0.24或以上。

pandas.core.frame.DataFrame计算元素之和

对于Pandas中的DataFrame对象，可以使用`sum()`方法来计算每一列或每一行中的元素之和，从而得到整个DataFrame中所有元素之和。示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 计算DataFrame中所有元素之和
df_sum = df.values.sum()

print("DataFrame元素之和为：", df_sum)

在上面的代码中，我们创建了一个包含3行3列数据的DataFrame对象，并使用`values`属性将DataFrame转换为NumPy数组，然后使用`sum()`方法计算了该数组中所有元素之和。输出结果为：

DataFrame元素之和为： 45

另外，`sum()`方法还支持指定`axis`参数来计算沿指定轴的元素之和，例如`axis=0`表示按列相加，`axis=1`表示按行相加。