详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时，经常用到DataFrame和array类型的数据。在对DataFrame类型的数据进行处理时，需要将其转换成array类型，是以下列出了三种转换方法。

首先导入numpy模块、pandas模块、创建一个DataFrame类型数据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)

三种方法效果相同，都能实现DataFrame到array的转换，效果如下。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • NumPy.npy与pandas DataFrame的实例讲解

    用CSV格式来保存文件是个不错的主意,因为大部分程序设计语言和应用程序都能处理这种格式,所以交流起来非常方便.然而这种格式的存储效率不是很高,原因是CSV及其他纯文本格式中含有大量空白符;而后来发明的一些文件格式,如zip.bzip和gzip等,压缩率则有了显著提升. 首先导入模块: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from tempfile import NamedTemporaryFile In [

  • 使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例

    数组存储成CSV之类的区隔型文件: 下面代码给随机数生成器指定种子,并生成一个3*4的NumPy数组 将一个数组元素的值设为NaN: In [26]: import numpy as np In [27]: np.random.seed(42) In [28]: a = np.random.randn(3,4) In [29]: a[2][2] = np.nan In [30]: print(a) [[ 0.49671415 -0.1382643 0.64768854 1.52302986] [

  • 利用pandas将numpy数组导出生成excel的实例

    上图 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jun 18 20:57:34 2017 @author: Bruce Lau """ import numpy as np import pandas as pd # prepare for data data = np.arange(1,101).reshape((10,10)) data_df = pd.DataFrame(data) # ch

  • pandas将numpy数组写入到csv的实例

    直接代码 data_arr = [] data = iter_files(dir,speakers) for k,v in data.items(): data_arr.append([k,v]) # print(data_arr) import numpy as np np_data = np.array(data_arr) ##写入文件 pd_data = pd.DataFrame(np_data,columns=['filename','gender']) print(pd_data) p

  • 使用pandas将numpy中的数组数据保存到csv文件的方法

    接触pandas之后感觉它的很多功能似乎跟numpy有一定的重复,尤其是各种运算.不过,简单的了解之后发现在数据管理上pandas有着更为丰富的管理方式,其中一个很大的优点就是多出了对数据文件的管理. 如果想保存numpy中的数组元素到一个文件中,通过纯Python的文件写入当然是可以实现的,但是总觉得是少了一点便捷性.在这方面,pandas工具的使用就会让工作方便很多.下面通过一个简单的小例子来演示一下. 首先,创建numpy中的数组. In [18]: arr1 = np.arange(10

  • 对numpy和pandas中数组的合并和拆分详解

    合并 numpy中 numpy中可以通过concatenate,指定参数axis=0 或者 axis=1,在纵轴和横轴上合并两个数组. import numpy as np import pandas as pd arr1=np.ones((3,5)) arr1 Out[5]: array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.]]) arr2=np.random.randn(15).reshape(

  • 利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法

    环境:numpy,pandas,python3 在机器学习和深度学习的过程中,对于处理预测,回归问题,有时候变量是时间,需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析,关于时间的变量如下所示,利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理. date (UTC) Price 01/01/2015 0:00 48.1 01/01/2015 1:00 47.33 01/01/2015 2:00 42.27 #coding:utf-8 import datetime import pandas as

  • 详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

    详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

    在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时,经常用到DataFrame和array类型的数据.在对DataFrame类型的数据进行处理时,需要将其转换成array类型,是以下列出了三种转换方法. 首先导入numpy模块.pandas模块.创建一个DataFrame类型数据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DataFra

  • python修改list中所有元素类型的三种方法

    修改list中所有元素类型: 方法一: new = list() a = ['1', '2', '3'] for x in a: new.append(int(x)) print(new) 方法二: a = ['1', '2', '3'] b = [int(x) for x in a] print(b) 方法三: a = ['1', '2', '3'] print(map(int, a)) 以上这篇python修改list中所有元素类型的三种方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参

  • 在js文件中引入（调用）另一个js文件的三种方法

    比如我写了一个JS文件,这个文件需要调用另外一个JS文件,该如何实现呢?下面就总结下在js文件中引入另一个js文件的实现 方法一,在调用文件的顶部加入下例代码 function addScript(url){ document.write("<script language=javascript src="+url+"></script>"); } 注:有时你引用的文件还可能需要引用其他的js,我们需要将需要的那个js文件也以同样的方法引用进

  • C#、.Net中把字符串(String)格式转换为DateTime类型的三种方法

    方式一:Convert.ToDateTime(string) 复制代码 代码如下: Convert.ToDateTime(string) 注意:string格式有要求,必须是yyyy-MM-dd hh:mm:ss 方式二:Convert.ToDateTime(string, IFormatProvider) 复制代码 代码如下: DateTimeFormatInfo dtFormat = new System.GlobalizationDateTimeFormatInfo(); dtFormat

  • Pandas中把dataframe转成array的方法

    使用 df=df.values, 可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array 以上这篇Pandas中把dataframe转成array的方法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,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法 pandas string转dataframe的方法 pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法 python pandas中DataFram

  • 详解利用Pandas求解两个DataFrame的差集,交集,并集

    详解利用Pandas求解两个DataFrame的差集,交集,并集

    目录 模拟数据 差集 方法1:concat + drop_duplicates 方法2:append + drop_duplicates 交集 方法1:merge 方法2:concat + duplicated + loc 方法3:concat + groupby + query 并集 方法1:concat + drop_duplicates 方法2:append + drop_duplicates 方法3:merge 大家好,我是Peter~ 本文讲解的是如何利用Pandas函数求解两个Dat

  • 详解Python3 pandas.merge用法

    摘要 数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载.清理.转换以及重塑.pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化.这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解.(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉.)码字不易,喜欢请点赞!!! 1.merge函数的参数一览表 2.创建两个DataFrame 3.pd.merge()方法设置连接字段. 默认参数how是inner内连接,并且会按照相同的字段key进行合并,即等价于o

  • 对python中list的拷贝与numpy的array的拷贝详解

    1.python中列表list的拷贝,会有什么需要注意的呢? python变量名相当于标签名. list2=list1 ,直接赋值,实质上指向的是同一个内存值.任意一个变量list1(或list2)发生改变,都会影响另一个list2(或list1). eg: >>> list1=[1,2,3,4,5,6] >>> list2=list1 >>> list1[2]=88 >>> list1 [1, 2, 88, 4, 5, 6] >

  • 详解Mybatis是如何把数据库数据封装到对象中的

    详解Mybatis是如何把数据库数据封装到对象中的

    一.前言 接到一个问题,数据库为Null的数据,传递到前端显示为0.之前有了解过,持久层框架(mybatis)在把数据库数据封装到对象中,是利用对象的Setter方法,这个大家也都知道,因此我就在Setter方法尝试,结果并不完全是这样.下面我用例子演示. 二.准备阶段 1.数据表 2.表对应的实体类 @Data @ApiModel("用户账号") public class User { @ApiModelProperty(value = "用户id") Integ

  • 详解JavaScript中分解数字的三种方法

    本文基于免费代码营基本算法脚本"分解数字" 在数学中,非负整数n的阶乘可能是一个棘手的算法.在本文中,我将解释这种方法,首先使用递归函数,第二种使用而循环,第三种使用以循环. 算法挑战 返回提供的整体的阶乘. 如果整体用字母n表示,则阶乘是所有小于或等于n的正整数的乘积. 阶乘经常用简写符号n!表示! 例如:5!= 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120 function factorialize(num) { return num; } factorialize(5); 提供

随机推荐