将 pandas 数据帧转换为 numpy 数据帧 - Python

Pandas 是一个用于数据分析和数据处理的强大的 Python 库。它提供了高性能的数据结构和数据分析工具，尤其适用于处理结构化数据。

有时候，我们可能需要将 Pandas 的数据帧（DataFrame）转换为 NumPy 的多维数组（ndarray），以便进行一些特定的计算或使用其他 NumPy 或 SciPy 相关的函数。本文介绍如何实现此转换操作。

步骤 1: 导入库

首先，我们需要导入 Pandas 和 NumPy 库：

import pandas as pd
import numpy as np

步骤 2: 创建一个 Pandas 数据帧

让我们首先创建一个简单的 Pandas 数据帧作为示例：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含姓名、年龄和城市的数据帧。

步骤 3: 将 Pandas 数据帧转换为 NumPy 数据帧

我们可以使用 .values 属性将 Pandas 数据帧转换为 NumPy 数据帧：

numpy_array = df.values

现在，numpy_array 是一个 NumPy 的多维数组，它包含与 Pandas 数据帧相同的数据。

步骤 4: 验证转换结果

为了验证转换是否成功，我们可以打印出转换后的 NumPy 数组：

print(numpy_array)

这将在控制台输出类似以下的结果：

[['Alice' 25 'New York']
 ['Bob' 30 'Paris']
 ['Charlie' 35 'London']]

结论

通过执行上述步骤，我们可以轻松地将 Pandas 数据帧转换为 NumPy 数组，以便进行其他计算或使用其他 NumPy 或 SciPy 相关的函数。

希望本文对你理解 Pandas 数据帧和 NumPy 数组之间的转换有所帮助！