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類型的數(shù)據(jù)。在對(duì)DataFrame類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，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(dǎo)入numpy模塊、pandas模塊、創(chuàng)建一個(gè)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(shí)現(xiàn)DataFrame到array的轉(zhuǎn)換，效果如下。

————————————————
版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「qq_30163461」的原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_30163461/article/details/80080529

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法(亲测)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。