Pandas DataFrame如何转换为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()函数应用于返回numpy ndarray的DataFrame。
句法

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()。
  • 复制:返回具有默认值False的布尔值。
【Pandas DataFrame如何转换为Numpy数组()】它确保返回的值不是另一个数组上的视图。
Return
它返回numpy.ndarray作为输出。
例1
import pandas as pdpd.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)

例2
import pandas as pd#initializing the dataframeinfo = 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 arrayarr = info.to_numpy()print('\nNumpy Array\n----------\n', arr)

输出
DataFrame----------xyz0176235125365424220153486276Numpy Array---------- [[17 62 35] [25 36 54] [42 20 15] [48 62 76]]

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