dataframe转换成array python怎么把dataframe一列转为一维数组？

python怎么把dataframe一列转为一维数组？

In[3]：importpandasaspdIn[4]：a=pd系列[5]中的（[1,2,3]）：b=pd系列[6]中的（[2,3,4]）：c=pd.数据帧[7]：cout[7]：01201231234

系列中的（[a，b]）是一种类似于一维数组的对象。它由一组数据（各种numpy数据类型）和一组相关的数据标记（索引）组成。Dataframe是一种表格数据结构，它包含一组有序列。每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值）。

简述series和dataframe的特点？

使用pandas进行数据统计分析时，您可能不知道如何保存groupby函数的分组结果。我的解决方案是：通过reset index（）函数可以将groupby（）的分组结果转换成dataframe对象，这样就可以保存了

代码示例：out xlsx=in f name“-组.xlsx“数据框组=数据框groupby（[“促销计划”、“促销组”]。描述（）。重置索引（）组.toexcel（outuxlsx，sheetuname=“Sheet1”，index=false）

dataframegroupby怎么变为dataframe？

在数据框中，根据一定的条件，我们可以得到满足要求的行元素的位置。

代码如下：

[Python]查看纯拷贝

DF=pd.数据帧（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（数据框属性==22)]. 索引.tolist（）

打印（a）

DF如下所示。上面，通过选择“boolcol”值为3，“attr”值为22的行，我们可以得到该行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。

[python]查看纯拷贝

BoolCol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30]

dataframe转换成array dataframe转换成list dataframe取特定行

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