如何将 Pandas Dataframe 转换为 Numpy 数组？
3 个回答
下面我们将介绍两种方法
1.to_numpy 方法将 Dataframe 转换为 NumPy 数组
pandas.Dataframe 是具有行和列的二维表格数据结构。可以使用 to_numpy 方法将该数据结构转换为 NumPy 数组：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint (
0, 10, (6,4)),
columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.to_numpy()
print(nmp)
print(type(nmp))输出：
[[5 5 1 3]
[1 6 6 0]
[9 1 2 0]
[9 3 5 3]
[7 9 4 9]
[8 1 8 9]]
<class 'numpy.ndarray'>可以通过以下方法使用 Dataframe.values 方法来实现：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint(
0, 10, (6,4)),
columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.values
print(nmp)
print(type(nmp))输出：
[[8 8 5 0]
[1 7 7 5]
[0 2 4 2]
[6 8 0 7]
[6 4 5 1]
[1 8 4 7]]
<class 'numpy.ndarray'>如果我们想在 NumPy 数组中包含 indexes，则需要对 Dataframe.values 应用 reset_index()：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint(
0, 10, (6,4)),
columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.reset_index().values
print(nmp)
print(type(nmp))输出：
[[0 1 0 3 7]
[1 8 2 5 1]
[2 2 2 7 3]
[3 3 4 3 7]
[4 5 4 4 3]
[5 2 9 7 6]]
<class 'numpy.ndarray'>2.to_records() 方法将 Dataframe 转换为 NumPy 记录数组
如果你需要 dtypes，则 to_records() 是最好的选择。在性能方面，to_numpy() 和 to_records() 几乎相同：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint(
0, 10, (6,4)),
columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.to_records()
print(nmp)
print(type(nmp))输出：
[(0, 0, 4, 6, 1)
(1, 3, 1, 7, 1)
(2, 9, 1, 6, 4)
(3, 1, 4, 6, 9)
(4, 9, 1, 3, 9)
(5, 2, 5, 7, 9)]
<class 'numpy.recarray'>多动手，多练习，多理解，加油！！！
觉得不错的话，记得帮我 @小象点个赞哟，祝大家都能学有所获！
参考：Converting Numpy Array to CSV
在数据分析和处理中，经常会涉及到将数据从一个形式转换为另一个形式的操作。其中，将Numpy数组转换为csv文件是一种常见的操作，因为csv文件是一种通用的数据存储格式，方便与其他软件或平台进行交互。
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将Numpy数组转换为csv的原因
Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高效的多维数组对象和数学函数。在数据分析中，我们通常会利用Numpy对数据进行处理和计算。而在与其他软件或平台交互时，需要将处理好的数据保存为csv文件，方便对接。
Numpy数组转换为csv的方法
使用np.savetxt()函数
Numpy提供了一个方便的方法来将数组保存为csv文件，即使用np.savetxt()函数。该函数的语法如下：
np.savetxt(fname, X, delimiter=",")其中，fname为要保存的文件名，X为要保存的Numpy数组，delimiter为分隔符，默认为逗号。
下面以一个示例来说明如何将Numpy数组转换为csv文件：
import numpy as np
# 创建一个随机的3x3的numpy数组
arr = np.random.rand(3, 3)
# 将数组保存为csv文件
np.savetxt("data.csv", arr, delimiter=",")
# 读取保存的csv文件
data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")
print(data)运行上述代码后，会生成一个名为data.csv的csv文件，其中包含随机生成的3x3的Numpy数组。然后通过np.genfromtxt()函数可以读取该csv文件，并将数据加载为Numpy数组。
输出结果如下：
在data.csv文件中，保存的数据如下：
总结
通过使用Numpy的np.savetxt()函数，我们可以方便地将Numpy数组保存为csv文件，实现了数据格式的转换。这一操作使得我们可以更方便地与其他软件或平台进行数据交互，为数据分析和处理提供了便利。
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