Python語言編程學(xué)習(xí)：numpy中的array格式數(shù)據(jù)切片與pandas中的dataframe格式數(shù)據(jù)切片、相互轉(zhuǎn)換

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目錄

numpy中的array格式數(shù)據(jù)切片與pandas中的dataframe格式數(shù)據(jù)切片、相互轉(zhuǎn)換

1、將array數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為dataframe格式數(shù)據(jù)

2、將dataframe數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為array格式數(shù)據(jù)：自動去掉列名

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numpy中的array格式數(shù)據(jù)切片與pandas中的dataframe格式數(shù)據(jù)切片、相互轉(zhuǎn)換

1、將array數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為dataframe格式數(shù)據(jù)

import numpy as np import pandas as pddata_array = np.random.randn(3,4) print('data_array \n',data_array)#將array數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為dataframe格式數(shù)據(jù) data_df = pd.DataFrame(data_array,columns=['col01','col02','col03','col04']) print('data_df.iloc[:-1,:] \n',data_df.iloc[:-1,:])

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2、將dataframe數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為array格式數(shù)據(jù)：自動去掉列名

#將dataframe數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為array格式數(shù)據(jù)：自動去掉列名 data_array02=np.array(data_df) print('data_array02[:-1,:] \n',data_array02[:-1,:])

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python语言编程学习：numpy中的array格式数据切片与pandas中的dataframe格式数据切片、相互转换的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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