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Pandas实现dataframe和np.array的相互转换

Pandas

dataframe

np.array

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今天小编就为大家分享一篇Pandas实现dataframe和np.array的相互转换，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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Pandas实现实现dataframe和和np.array的相互转换的相互转换

今天小编就为大家分享一篇Pandas实现dataframe和np.array的相互转换，具有很好的参考价值，希望对大家有

所帮助。一起跟随小编过来看看吧

网上找了半天不是dataframe转化成array的就是array转化dataframe，所以这里给汇总一下，相互转换的python代如下：

dataframe转化成转化成array

df=df.values

array转化成转化成dataframe

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(df)

这样就OK了!

以上这篇Pandas实现dataframe和np.array的相互转换就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大

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将np.array转换为dataframe

可以使用pandas库中的DataFrame函数将np.array转换为dataframe。示例代码： ``` python import numpy as np import pandas as pd # 创建np.array arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用DataFrame函数将np.array转换为dataframe df =

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为什么报错：import pandas as pd import numpy as np a=input("pleease input a range of integer") a=list(a) b=len(a) c=0 d=[] for i in range(0,b): if "0" not in a[:i+1]: c+=1 else: if a[i]=="0": c=0 else: c+=1 d.append(c) data=pd.DataFrame({"X":np.array(a),"Y":np.array(d)}) data

A: 您的代码中有一些语法错误和逻辑问题。首先，您未指定input()函数接收输入的数据类型，因此字符串可能无法正确转换为整数列表。其次，在if语句中，您使用了错误的切片语法a[:i 1]，并且没有正确的缩进。最后，您使用了未定义的变量data。下面是将代码修正后的示例： import pandas as pd import numpy as np a=input("Please in

python把dataframe变成array

<h3>回答1：</h3><br/>可以使用pandas库中的DataFrame.values属性将DataFrame转换为numpy array。例如： ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) array = df.values print(array) ``` 输出结果为： ```

帮我检查以下代码填写是否有误。1语句print(9 > 8 or 10 > 12 and not 2 + 2 > 3) 的输出是： True 2语句print(2 //2 ** 3)输出的结果是 0 3 Numpy的主要数据类型是 dtype ，用于计算的主要数据类型是 int64 4补全找出数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值的代码。 array=np.array ( [7,2,10,2,7,4,9,4,9,8]) num= np.unique(array)[-2] 5已知字典dic={w':97,'a':19}，则dic.get('w', None)的值是 97 6列表的sort方法没有返回值，或者说返回值为 None 7创建一个元素为从10到49的ndarray对象d1= np.range(10,50) 8表达式len(np.random.randint(0,50,5))的值为 5 9补全如下代码，对生成的变量a在0轴上进行升序排列。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index = ['z', 'w', 'y', 'x']) a._sort_values_( ) 10 下面的函数用来计算任意多个数字的平均数，请填写括号内的内容 def demo（*para） return sum(para)/len(para)

您的问题很有趣。根据您提供的信息，以下是答案：1.True；2.0；3.dtype；4.num=np.unique(array)[-2]；5.97；6.是的；7.d1=np.arange(10,50)；8.5；9.a.sort_values()；10.def demo(*para): return sum(para)/len(para)。希望这些信息能够帮助您解决问题。

l = np.array(df).tolist()

这是一个将 Pandas DataFrame 转换为 Python 列表的代码，其中 np.array() 是将 DataFrame 转换为 NumPy 数组，tolist() 是将 NumPy 数组转换为 Python 列表。

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import operator from math import sqrt import numpy as np import pandas as pd from random import sample df = pd.DataFrame(pd.read_csv("4.0.csv", names=['密度', '含糖率'], header=None, encoding="ansi")) # 读取csv文件 data_array = np.array(df) # 先将dataframe转换为数组 data_list = data_array.tolist() # 其次转换为列表 # print(data_list) def number(D): number = 0 for _ in D: number += 1 return number def dis_ed(list1, list2): dised = sqrt((list1[0] - list2[1]) 2 + (list1[0] - list2[1]) 2) return dised def dis_md(list1, list2): dismd = abs(list1[0] - list2[1]) + abs(list1[0] + list2[1]) return dismd def k_means(D, k): D_initial = sample(D, k) while True: cluster = [[D_initial[0]], [D_initial[1]], D_initial[2]] for j in range(0, number(D)): distance = [] for i in range(0, k): dis__ed = dis_ed(D[j], D_initial[i]) distance.append(dis__ed) min_dis = min(distance) min_index = distance.index(min_dis) cluster[min_index].append(D[j]) flag = True # 用于判断是否结束循环 D_new = [] for i in range(0, k): cluster_array = np.array(cluster[i]) cluster_avg=np.mean(cluster_array, axis=0) D_new.append(cluster_avg[0]) if (D_new[i] != D_initial[i]).all(): D_initial[i] = D_new[i] flag=False return cluster print(k_means(data_list, 3))

这是一段 Python 代码，主要通过使用导入的操作和模块实现各种功能。其中从 math 模块中导入了平方根函数 sqrt，从 numpy 模块中导入了命名为 np 的模块，从 pandas 模块中导入了命名为 pd 的模块。此外，从 random 模块中还导入了 sample 函数。最后，使用 pd.read_csv 函数读取名为 4.0.csv 的文件，并将其转换为 Pandas DataFr

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