dataframe转array后列为0

将DataFrame转换为数组时，如果列中的所有元素都是0，可能是由于数据类型不一致导致的。请确保将DataFrame的数据类型转换为适当的类型。

以下是一个示例代码，将DataFrame中的数据类型转换为float，并将其转换为数组：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame示例
df = pd.DataFrame({'A': [0, 0, 0], 'B': [0, 0, 0], 'C': [0, 0, 0]})

# 将数据类型转换为float
df = df.astype(float)

# 将DataFrame转换为数组
array = df.to_numpy()

print(array)

这将输出以下结果：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

在代码中，我们首先创建了一个包含全部为0的DataFrame。然后，通过使用`astype()`函数将数据类型转换为float。最后，使用`to_numpy()`函数将DataFrame转换为数组。请确保在将DataFrame转换为数组之前对数据类型进行适当的转换。

相关问题

pandas dataframe数据中某两列为0其余列均不为0的行索引

你可以使用 Pandas 的逻辑运算符和布尔索引来实现这个功能。假设你的 DataFrame 名称为 `df`，其中有三列名为 `col1`、`col2` 和 `col3`，你可以使用以下代码来找到 `col1` 和 `col2` 都为 0 且 `col3` 不为 0 的行索引：

idx = df[(df['col1'] == 0) & (df['col2'] == 0) & (df['col3'] != 0)].index

这将返回一个包含所有符合条件的行索引的 Pandas 索引对象。你可以将它转换为一个 NumPy 数组，然后使用它来选择 DataFrame 中的行，例如：

import numpy as np

rows = np.array(idx)
df_filtered = df.loc[rows]

这将返回一个仅包含符合条件的行的新 DataFrame。

dataframe，第一列为数据，如何rolling的求每5个数据组成的向量与向量[1，2，3，4，5]的乘积

你可以使用pandas的rolling函数进行向量的滚动计算，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 定义向量
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用rolling函数计算滚动乘积
df['rolling_multiply'] = df['data'].rolling(window=5).apply(lambda x: x.dot(vector), raw=True)

# 输出结果
print(df['rolling_multiply'])

运行结果如下：

0     NaN
1     NaN
2     NaN
3     NaN
4    35.0
5    40.0
6    45.0
7    50.0
8    55.0
9    60.0
Name: rolling_multiply, dtype: float64

其中，rolling函数指定了窗口大小为5，apply函数中使用dot方法计算向量乘积。