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python numpy中array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換方式

 更新時間：2022年07月14日 10:54:40   作者：Xhfei1224  
這篇文章主要介紹了python numpy中array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

numpy array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換

1.numpy的array轉(zhuǎn)換為pandas的DataFrame

mat為array數(shù)組，df為轉(zhuǎn)換的DataFrame數(shù)據(jù)表

array:

array([[-0.35634004, -0.80776298, -0.46225068, ?0.18545311],
? ? ? ?[-1.42016031, ?0.30656195, ?0.48116582, -1.50056694],
? ? ? ?[-0.82736929, -1.07835642, ?2.35918293, ?0.06560682]])

代碼：

import numpy as np
import pandas as pd
mat = np.random.randn(3,4)
df = pd.DataFrame(mat)
df
? ? ? ?0 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ? 3
?0 ?-0.356340 ? -0.807763 ? -0.462251 ? 0.185453
?1 ?-1.420160 ? ?0.306562 ? 0.481166 ? -1.500567
?2 ?-0.827369 ? -1.078356 ? 2.359183 ? ?0.065607

2.pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換為numpy的array

代碼：

import numpy as np
import pandas as pd
mat = np.array(df)
mat
array([[-0.35634004, -0.80776298, -0.46225068, ?0.18545311],
? ? ? ?[-1.42016031, ?0.30656195, ?0.48116582, -1.50056694],
? ? ? ?[-0.82736929, -1.07835642, ?2.35918293, ?0.06560682]])

Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換成Numpy中array的三種方法

在用pandas包和numpy包對數(shù)據(jù)進行分析和計算時，經(jīng)常用到DataFrame和array類型的數(shù)據(jù)。在對DataFrame類型的數(shù)據(jù)進行處理時，需要將其轉(zhuǎn)換成array類型，是以下列出了三種轉(zhuǎn)換方法。

首先導入numpy模塊、pandas模塊、創(chuàng)建一個DataFrame類型數(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，都能實現(xiàn)DataFrame到array的轉(zhuǎn)換，效果如下。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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