arrays - 将 pandas 数据帧转换为 numpy ndarray

Question

这个问题已经有答案了:

Convert pandas dataframe to NumPy array (16 个回答)

已关闭 4 年前。

我正在使用 pandas 数据框来清理和处理数据。但是，我需要将其转换为 numpy ndarray 才能使用矩阵乘法。我将数据框转换为列表列表，其中包含以下内容:

x = df.tolist()

这将返回以下结构:

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8] ...]

然后我将其转换为 numpy 数组，如下所示:

x = np.array(x)

但是，打印如下:

print(type(x))
print(type(x[0]))

给出了这个结果:

'numpy.ndarray'
'numpy.float64'

但是，我需要它们都是 numpy 数组。如果它不是来自 pandas 数据框，并且我只是转换硬编码的列表列表，那么它们都是 ndarray。当该列表是从数据框创建时，如何获取列表以及该列表中的列表为 ndarrays ？非常感谢您的阅读，这让我困惑了好几个小时。

Answer 1

我认为你需要values :

df = pd.DataFrame({'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0]})

print (df)
   C  D
0  7  1
1  8  3
2  9  5
3  4  7
4  2  1
5  3  0

x = df.values
print (x)
[[7 1]
 [8 3]
 [9 5]
 [4 7]
 [2 1]
 [3 0]]

然后通过索引选择:

print (x[:,0])
[7 8 9 4 2 3]

print (x[:,1])
[1 3 5 7 1 0]

print (type(x[:,0]))
<class 'numpy.ndarray'>

<小时/>

也可以转置数组:

x = df.values.T
print (x)
[[7 8 9 4 2 3]
 [1 3 5 7 1 0]]

print (x[0])
[7 8 9 4 2 3]

print (x[1])
[1 3 5 7 1 0]