将熊猫系列转换为numpy数组[重复]
我不熟悉熊猫和蟒蛇。我的输入数据如下
category text
1 hello iam fine. how are you
1 iam good. how are you doing.
inputData= pd.read_csv(Input', sep='\t', names=['category','text'])
X = inputData["text"]
Y = inputData["category"]
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
YArray= Y.as_matrix(columns=None)
print YArray
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。
共有3个答案
如果df是您的数据帧，那么数据帧的一列是一个系列，并将其转换为一个数组，
df = pd.DataFrame()
x = df.values
print(x.type)
以下指纹，
<class 'numpy.ndarray'>
成功将其转换为数组。
要获得numpy阵列，您需要
Y.values
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问题内容： 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： 同样，对于列。
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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？
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我使用熊猫数据框来清理和处理数据。但是，我需要将其转换为numpy ndarray，以便使用利用矩阵乘法。我将数据框转换为具有以下内容的列表列表： 这将返回以下结构： 然后我将其转换为如下所示的numpy数组： 然而，以下打印： 给出这个结果： 但是，我需要它们都是numpy数组。如果它不是来自熊猫数据帧，我只是转换一个硬编码列表，那么它们都是Ndarray。当列表是从数据帧生成的时，如何获取该列
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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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我有一个字段在熊猫DataFrame被导入为字符串格式。它应该是日期时间变量。如何将其转换为日期时间列，然后根据日期进行筛选。 示例： 数据帧名称：原始数据
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我有以下布尔值表： 我想创建一个具有相同索引的新数据帧，但每行都有前一列的前三个 True 列名。 如果一行少于三个真值，则新数据帧将具有空值。