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詳解將Pandas中的DataFrame類型轉(zhuǎn)換成Numpy中array類型的三種方法

 更新時間：2019年07月06日 16:28:00   作者：qq_30163461  
這篇文章主要介紹了詳解將Pandas中的DataFrame類型轉(zhuǎn)換成Numpy中array類型的三種方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

在用pandas包和numpy包對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計算時，經(jīng)常用到DataFrame和array類型的數(shù)據(jù)。在對DataFrame類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，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。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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