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中取值

在 Pandas 中，可以使用 loc 和 iloc 方法从 DataFrame 中取值。

loc 方法用于基于标签（label）或布尔数组（boolean array）从 DataFrame 中选取行和列，可以通过行标签和列标签进行切片或选择具体的行列，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 选取行为 'a'，列为 'A' 和 'C' 的数据
print(df.loc['a', ['A', 'C']])

# 选取第 1 行和第 3 行，列为 'B' 和 'C' 的数据
print(df.loc[['a', 'c'], ['B', 'C']])

# 选取所有行，列为 'A' 的数据
print(df.loc[:, 'A'])

输出结果为：

A    1
C    7
Name: a, dtype: int64
   B  C
a  4  7
c  6  9
a    1
b    2
c    3
Name: A, dtype: int64

iloc 方法则用于基于行号和列号从 DataFrame 中选取行和列，与 loc 不同，iloc 是依据行号和列号来进行切片或选择具体的行列，例如：

import pandas as pd

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

# 选取第 0 行，第 2 列的数据
print(df.iloc[0, 2])

# 选取第 0 行和第 2 行，第 1 列的数据
print(df.iloc[[0, 2], 1])

# 选取所有行，第 0 列的数据
print(df.iloc[:, 0])

输出结果为：

7
0    4
2    6
Name: B, dtype: int64
0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64

需要注意的是，使用 loc 或 iloc 方法时，行和列的切片方式不同，loc 是闭区间，而 iloc 是半开区间。例如选取第 0 行到第 1 行，第 0 列到第 1 列的数据，loc 方法应该写成 df.loc['a':'b', 'A':'B']，而 iloc 方法应该写成 df.iloc[0:2, 0:2]。