python numpy中array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換方式
更新時(shí)間：2022年07月14日 10:54:40 作者：Xhfei1224
這篇文章主要介紹了python numpy中array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
numpy array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換
1.numpy的array轉(zhuǎn)換為pandas的DataFrame
mat為array數(shù)組，df為轉(zhuǎn)換的DataFrame數(shù)據(jù)表
array:
array([[-0.35634004, -0.80776298, -0.46225068, ?0.18545311], ? ? ? ?[-1.42016031, ?0.30656195, ?0.48116582, -1.50056694], ? ? ? ?[-0.82736929, -1.07835642, ?2.35918293, ?0.06560682]])
代碼：
import numpy as np import pandas as pd mat = np.random.randn(3,4) df = pd.DataFrame(mat) df
? ? ? ?0 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ? 3 ?0 ?-0.356340 ? -0.807763 ? -0.462251 ? 0.185453 ?1 ?-1.420160 ? ?0.306562 ? 0.481166 ? -1.500567 ?2 ?-0.827369 ? -1.078356 ? 2.359183 ? ?0.065607
2.pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換為numpy的array
代碼：
import numpy as np import pandas as pd mat = np.array(df) mat
array([[-0.35634004, -0.80776298, -0.46225068, ?0.18545311], ? ? ? ?[-1.42016031, ?0.30656195, ?0.48116582, -1.50056694], ? ? ? ?[-0.82736929, -1.07835642, ?2.35918293, ?0.06560682]])
Pandas DataFrame轉(zhuǎn)換成Numpy中array的三種方法
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。
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。
相關(guān)文章
python中翻譯功能translate模塊實(shí)現(xiàn)方法
在本篇文章中小編給各位整理了一篇關(guān)于python中翻譯功能translate模塊實(shí)現(xiàn)方法，有需要的朋友們可以參考下。2020-12-12
Windows10下 python3.7 安裝 facenet的教程
這篇文章主要介紹了Windows10 python3.7 安裝 facenet的教程，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-09-09
在學(xué)習(xí)python字典操作方法時(shí)，感覺(jué)setdefault()方法，比字典的其它基本操作方法更難理解的同學(xué)比較多，所以想著總結(jié)以下，下面這篇文章主要給大家介紹了Python中字典的setdefault()方法，需要的朋友可以參考借鑒，下面來(lái)一起看看吧。2017-02-02
Python使用urllib2模塊實(shí)現(xiàn)斷點(diǎn)續(xù)傳下載的方法
這篇文章主要介紹了Python使用urllib2模塊實(shí)現(xiàn)斷點(diǎn)續(xù)傳下載的方法,實(shí)例分析了urllib2模塊的使用及斷點(diǎn)續(xù)傳下載的實(shí)現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下2015-06-06
Python調(diào)用VBA實(shí)現(xiàn)保留原始樣式的表格合并方法
本文主要介紹了Python調(diào)用VBA實(shí)現(xiàn)保留原始樣式的表格合并方法，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2023-01-01
利用tkinter實(shí)現(xiàn)下拉框聯(lián)動(dòng)
這篇文章主要介紹了利用tkinter實(shí)現(xiàn)下拉框聯(lián)動(dòng)問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2023-01-01
Python?異步之如何獲取當(dāng)前和正在運(yùn)行任務(wù)詳解
這篇文章主要為大家介紹了Python?異步之如何獲取當(dāng)前和正在運(yùn)行任務(wù)詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2023-03-03
Python tkinter分隔控件(Seperator)的使用
這篇文章主要介紹了Python tkinter分隔控件(Seperator)的使用，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-04-04
python中的del用法比較特殊，新手學(xué)習(xí)往往產(chǎn)生誤解，弄清del的用法，可以幫助深入理解python的內(nèi)存方面的問(wèn)題。這篇文章主要介紹了python中的del用法,需要的朋友可以參考下2020-09-09
Django REST framework內(nèi)置路由用法
這篇文章主要介紹了Django REST framework內(nèi)置路由用法,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-07-07