将熊猫数据帧转换为Numpy ndarray[重复]
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：
x = df.tolist()
这将返回以下结构：
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8] ...]
然后我将其转换为如下所示的numpy数组：
x = np.array(x)
然而，以下打印：
print(type(x))
print(type(x[0]))
给出这个结果：
'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，如何获取该列表，以及该列表中的列表是ndarray？非常感谢你的阅读，这让我困惑了好几个小时。
共有3个答案
您可能需要尝试df。获取值（），并最终获取值。重塑它。
那么as_矩阵呢：
x = df.as_matrix()
我认为您需要值：
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'>
也可能是转置数组：
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]
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