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python numpy中array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換方式

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　　寫(xiě)這篇文章的主要目的是，為一些新手講些一些知識(shí)，包括python numpy中array與pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換方式的相關(guān)問(wèn)題，具體代碼已給大家貼出來(lái)了，大家可以好好的閱讀。


　　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]])

　7.png

   　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(lèi)型的數(shù)據(jù)。在對(duì)DataFrame類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，需要將其轉(zhuǎn)換成array類(lèi)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(lèi)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。

8.png      

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