将 pandas 数据帧作为 numpy 数组获取 - Python

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库。在 Pandas 中，我们可以使用 DataFrame 将数据组织成表格形式，方便进行数据分析和处理。有时，我们需要将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组以进行进一步处理。本文将介绍如何将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。

将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组

要将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组，我们可以使用 values 属性。该属性将返回一个二维数组，其中每行表示 DataFrame 中的一行，每列表示 DataFrame 的一列。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'salary': [50000, 80000, 12000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组
arr = df.values
print(arr)

输出结果为：

array([['Alice', 25, 50000],
       ['Bob', 32, 80000],
       ['Charlie', 18, 12000],
       ['David', 47, 70000]], dtype=object)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和薪资的 DataFrame，然后使用 values 属性将其转换为 NumPy 数组。输出结果显示了转换后的 NumPy 数组。

将特定列的数据转换为 NumPy 数组

有时，我们只需要将 DataFrame 中的特定列转换为 NumPy 数组。在这种情况下，我们可以使用以下方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'salary': [50000, 80000, 12000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将特定列转换为 NumPy 数组
arr = df['age'].values
print(arr)

输出结果为：

array([25, 32, 18, 47])

在上面的示例中，我们选择了 DataFrame 中的 'age' 列，并使用 values 属性将其转换为 NumPy 数组。输出结果显示了转换后的 NumPy 数组。

总结

本文介绍了如何将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。我们可以使用 DataFrame 的 values 属性将整个 DataFrame 转换为二维数组，也可以选择特定的列将其转换为一维数组。这些技巧对于处理和分析数据非常有用。