如何将熊猫系列或索引转换为Numpy数组？
您是否知道如何以NumPy数组或python列表的形式获取DataFrame的索引或列？
问题答案：
要获取NumPy数组，应使用以下values属性：
In [1]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']); df
A B
a 1 4
b 2 5
c 3 6
In [2]: df.index.values
Out[2]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
这样可以访问数据的存储方式，因此无需进行转换。
注意：此属性也可用于其他许多熊猫的对象。
In [3]: df['A'].values
Out[3]: Out[16]: array([1, 2, 3])
要将索引作为列表获取，请致电tolist：
In [4]: df.index.tolist()
Out[4]: ['a', 'b', 'c']
同样，对于列。
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我不熟悉熊猫和蟒蛇。我的输入数据如下 这里Y是panda系列对象，我想将其转换为numpy数组。所以我试过了，就像矩阵一样 但是我得到的输出是[1,1]（这是错误的，因为我只有一个列类别和两行）。我希望结果是2x1矩阵。
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问题内容： 你是否知道如何以NumPy数组或python列表的形式获取DataFrame的索引或列？ 问题答案： 要获取NumPy数组，应使用以下属性： 这样可以访问数据的存储方式，因此无需进行转换。 注意：此属性也可用于其他许多熊猫的对象。 要将索引作为列表获取，请致电tolist： 同样，对于列。
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您知道如何将DataFrame的索引或列作为NumPy数组或python列表获取吗？
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问题内容： 我有以下熊猫数据框： 我想将日期时间索引转换为数据框的列。我尝试过，但结果没有改变。任何想法？ 问题答案： 需要分配输出或参数：
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我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，是一行23列。 我想把它转换成一个系列？我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么？ 我试过pd。系列（我的结果），但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢！
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如何将pandas数据帧（21 x 31）转换为numpy数组？ 例如： 数组_1（n_1，n_2，n_3，…，n31） 数组_2（n_1，n_2，n_3，…，n31） 数组21（n_1，n_2，n_3，…，n31） 我尝试了以下代码段： .. 并得到如下结果： 问题是第二个方括号太多了。我该如何解决这个问题？