如何将熊猫数据帧转换为NumPy数组[重复]
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：
np.array(df)
.. 并得到如下结果：
array([[0.00290135, 0.00274017, 0.00531915, 0.00967118, 0.00676983,
0.0082205 , 0.01096067, 0.01821406, 0.01450677, 0.02401676,
0.0235332 , 0.03787879, 0.04239201, 0.04190845, 0.04819471,
0.04932302, 0.06399097, 0.07865893, 0.06995487, 0.06914894,
0.08107672, 0.06141199, 0.05157963, 0.05141844, 0.03852353,
0.03546099, 0.02611219, 0.01595745, 0.00435203, 0.00322373,
0.00257898],
[0. , 0.00392927, 0.00638507, 0.01866405, 0.00785855,
0.01915521, 0.00491159, 0.02308448, 0.01178782, 0.01915521,
0.03339882, 0.02996071, 0.03192534, 0.05451866, 0.03732809,
0.04125737, 0.05304519, 0.05599214, 0.0589391 , 0.09528487,
0.13752456, 0.05108055, 0.02603143, 0.05500982, 0.02799607,
0.01424361, 0.05157171, 0.02799607, 0. , 0.00049116,
0.00147348],
[0. , 0. , 0.01376462, 0. , 0.00825877,
0.01238816, 0.00757054, 0.00275292, 0.01307639, 0.01927047,
0.03234687, 0.04129387, 0.02959394, 0.02615279, 0.05161734,
0.03991741, 0.05574673, 0.12801101, 0.04335857, 0.07983482,
0.05918789, 0.12319339, 0.02546456, 0.08878183, 0.01169993,
0.04542326, 0.02064694, 0.01789401, 0. , 0.00275292,
0. ],
[...]])
问题是第二个方括号太多了。我该如何解决这个问题？
共有2个答案
np = df.values
Dataframe包含属性值。此属性实际上以NumPy数组的形式保存数据。
将n维Numpy数组转换为1D Numpy数组。
data = df.values
# method 1
raval = data.ravel()
#method 2
shape = data.shape
1d_data = data.reshape(1,shape[0]*shape[1])
似乎您希望将数据帧转换为1D数组（这在文章中应该很清楚）。
首先，使用DataFrame.to_numpy（不鼓励使用DataFrame.values）将DataFrame转换为2D Numpy数组，然后使用ndarray.ravel或ndarray.flatten来展平数组。
arr = df.to_numpy().ravel()
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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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我有这个数据框 我想转换这种形式的Numpy数组： 我正在使用转换为_矩阵函数，并在它重塑（1,4）后使用，但它不起作用！！它给我的格式是：有什么建议吗？我需要把它转换成那种格式，这样我就可以应用“精确回忆曲线”功能。
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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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我想知道是否有一种更简单、内存高效的方法来从熊猫数据帧中选择行和列的子集。 例如，给定此数据帧： 我只想要那些列c的值大于0.5的行，但是我只需要那些行的列b和e。 这就是我想出的方法——也许有更好的“熊猫”方法？ 我的最终目标是将结果转换为numpy数组，并传递到sklearn回归算法中，因此我将使用上面的代码，如下所示： …这让我很恼火，因为我最终在内存中获得了一个巨大的数组副本。也许还有更好
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在Python3下，我有一个dict，格式如下： 我想使用dict键作为列将其转换为数据帧： 但是，当我尝试以下命令时，我有一个ValueError：
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我想读取ArcGIS形状文件的文件，并将其转储到数据帧中。我目前正在使用dbf包。 显然，我已经能够将文件作为一个表加载，但还不能理解如何解析它并将其转换为一个数据帧。怎么做？ 这就是我所处的困境： Python将此语句作为输出返回，坦率地说，我不知道该如何处理： 编辑 我的原始示例：