Pandas 教程-將Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為Numpy數(shù)組
Pandas 教程-將Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為Numpy數(shù)組
gh_1d7504e4dee1
回復：python，領取Python面試題。分享Python教程，Python架構(gòu)師教程，Python爬蟲，Python編程視頻，Python腳本，Pycharm教程，Python微服務架構(gòu)，Python分布式架構(gòu)，Pycharm注冊碼。
整理： python架構(gòu)師
為了執(zhí)行一些高級數(shù)學函數(shù)，我們可以將Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組。它使用DataFrame.to_numpy()函數(shù)。
DataFrame.to_numpy() 函數(shù)應用于DataFrame，返回numpy ndarray。
語法
DataFrame.to_numpy(dtype=
None
, copy=
False
)
參數(shù)
-
dtype ：這是一個可選參數(shù)，將dtype傳遞給numpy.asarray()。
-
copy ：它返回布爾值，其默認值為False。
它確保返回的值不是另一個數(shù)組上的視圖。
返回值
它返回numpy.ndarray作為輸出。
示例1
import
pandas
as
pd
pd.DataFrame({
"P"
: [
2
,
3
],
"Q"
: [
4
,
5
]}).to_numpy()
info = pd.DataFrame({
"P"
: [
2
,
3
],
"Q"
: [
4.0
,
5.8
]})
info.to_numpy()
info[
’R’
] = pd.date_range(
’2000’
, periods=
2
)
info.to_numpy()
array([[
2
,
4.0
, Timestamp(
’2000-01-01 00:00:00’
)],
[
3, 5.8, Timestamp(’2000-01-02 00:00:00’)
]], dtype=
object
)
資源分享
示例2
import
pandas as pd
#initializing the dataframe
info
= pd.DataFrame([[
17
,
62
,
35
],[
25
,
36
,
54
],[
42
,
20
,
15
],[
48
,
62
,
76
]],
columns=[
’x’
,
’y’
,
’z’
])
print(
’DataFrame
----------
’
,
info
)
#convert the dataframe to a numpy array
arr =
info
.to_numpy()
print(
’
Numpy Array
----------
’
, arr)
DataFrame
----------
x
y z
0
17 62 35
1
25 36 54
2
42 20 15
3
48 62 76
Numpy
Array
----------
[[17
62 35]
[25
36 54]
[42
20 15]
[48
62 76]]