Pandas如何通過(guò)np.array函數(shù)或tolist方法去掉數(shù)據(jù)中的index
引言
在做 pandas 數(shù)據(jù)處理的時(shí)候遇到了一個(gè)問(wèn)題，獲取到的數(shù)據(jù)總是會(huì)帶有 dateframe 的格式，即總會(huì)有 index 顯示出來(lái)。
為了去掉這些顯示，我們可以使用 np.array() 函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換。
正文
比如，對(duì)于以下的數(shù)據(jù)形式：
正常情況下，我們可以使用如下代碼獲取 layer1 對(duì)應(yīng)的列數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('output.xlsx')
print(data['layer1'][2:])
"""
2 a
3 c
Name: layer1, dtype: object
"""
可以看到，通過(guò)這種方式獲取到的數(shù)據(jù)左側(cè)會(huì)有 index 顯示，末尾也會(huì)有 name 顯示，為了不出現(xiàn) index 和 name 這些不必要的額外信息，我們可以使用 np.array() 作用在 data['layer1'][2:] 上。
修改后得到的結(jié)果如下：
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_excel('output.xlsx')
print(np.array(data['layer1'][2:]))
"""
result:
['a' 'c']
"""
至此，我們說(shuō)明了通過(guò)使用 np.array()，可以去掉數(shù)據(jù)中的 index 說(shuō)明部分。
當(dāng)然，我們也可以使用 pandas 中自帶的 tolist() 方法去掉 index 部分。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('output.xlsx')
print(data['layer1'][2:].tolist())
"""
result:
['a', 'c']
"""
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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