Pandas教程-将Pandas DataFrame转换为Numpy数组
为了执行一些高级数学函数,我们可以将Pandas DataFrame转换为numpy数组。它使用DataFrame.to_numpy()函数。
DataFrame.to_numpy() 函数应用于DataFrame,返回numpy ndarray。
语法
DataFrame.to_numpy(dtype=None, copy=False)
参数
- dtype: 这是一个可选参数,将dtype传递给numpy.asarray()。
- copy: 它返回布尔值,其默认值为False。
它确保返回的值不是另一个数组上的视图。
返回值
它返回numpy.ndarray作为输出。
示例1
import pandas as pd
pd.DataFrame({"P": [2, 3], "Q": [4, 5]}).to_numpy()
info = pd.DataFrame({"P": [2, 3], "Q": [4.0, 5.8]})
info.to_numpy()
info['R'] = pd.date_range('2000', periods=2)
info.to_numpy()
输出
array([[2, 4.0, Timestamp('2000-01-01 00:00:00')],
[3, 5.8, Timestamp('2000-01-02 00:00:00')]], dtype=object)
示例2
import pandas as pd
#initializing the dataframe
info = pd.DataFrame([[17, 62, 35],[25, 36, 54],[42, 20, 15],[48, 62, 76]],
columns=['x', 'y', 'z'])
print('DataFrame\n----------\n', info)
#convert the dataframe to a numpy array
arr = info.to_numpy()
print('\nNumpy Array\n----------\n', arr)
输出
DataFrame
----------
x y z
0 17 62 35
1 25 36 54
2 42 20 15
3 48 62 76
Numpy Array
----------
[[17 62 35]
[25 36 54]
[42 20 15]
[48 62 76]]