将 Pandas Dataframe 转换为 numpy 数组

Posted 2023-02-23

【中文标题】将 Pandas Dataframe 转换为 numpy 数组

【英文标题】：Converting Pandas Dataframe to numpy array [duplicate]

【发布时间】：2019-08-04 12:50:33

【问题描述】：

以下是 Pandas 数据框df

index_column      value_column
 0                   20
 2                   28
 1                   30

需要转换成numpy数组，其中index_column成为numpy数组的索引，value_column成为对应的值。

即np_arr[0]=20、np_arr[1]=30、np_arr[2]=28等等。

如何做到这一点？

【问题讨论】：

当index_column不是从0开始的RangeIndex时会发生什么？ numpy 数组索引是基于 0 的，所以你需要它来处理任意索引排列吗？

index_column 将有 0 到 n 行，其中 n 是数据帧中的行数。但它们可能不是按升序排列的。

1) 以前有人问过这个问题，2) 如果您使用的是 0.24，请不要遵循以下任何答案。

【参考方案1】：

Pandas 内部使用np.arrays。 values 属性就是你所需要的：

df.value_column.values

是你想要的np.array。

【参考方案2】：

np_arr = df.value_column.values

【讨论】：

@amandasmith：你提到的方法很好。

【参考方案3】：

np_arr = df.value_column.values

如果您的列名包含空格等特殊字符，请使用以下内容：

np_arr = df['temperature [Celsius]'].values