詳解將Pandas中的DataFrame類(lèi)型轉(zhuǎn)換成Numpy中array類(lèi)型的三種方法
在用pandas包和numpy包對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計(jì)算時(shí)，經(jīng)常用到DataFrame和array類(lèi)型的數(shù)據(jù)。在對(duì)DataFrame類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，需要將其轉(zhuǎn)換成array類(lèi)型，是以下列出了三種轉(zhuǎn)換方法。
首先導(dǎo)入numpy模塊、pandas模塊、創(chuàng)建一個(gè)DataFrame類(lèi)型數(shù)據(jù)df
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
1.使用DataFrame中的values方法
df.values
2.使用DataFrame中的as_matrix()方法
df.as_matrix()
3.使用Numpy中的array方法
np.array(df)
三種方法效果相同，都能實(shí)現(xiàn)DataFrame到array的轉(zhuǎn)換，效果如下。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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