python怎么把数据框变回数组 Python数据框转换为数组的步骤
1. 使用.values属性
在Python中，可以使用属性将数据框转换为数组。这个属性返回一个包含数据框数据的二维数组。以下是示例代码：
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df ({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将数据框转换为数组
array
print(array)
```
这段代码将输出以下结果：
```
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
2. 使用.to_numpy()方法
从Pandas 0.24版本开始，还可以使用.to_numpy()方法将数据框转换为数组。这个方法返回一个包含数据框数据的二维数组。以下是示例代码：
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df ({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将数据框转换为数组
array _numpy()
print(array)
```
这段代码将输出以下结果：
```
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
3. 数组的数据类型
需要注意的是，转换后的数组将继承数据框中列的数据类型。例如，如果数据框的某一列是字符串类型，那么转换后的数组中对应的元素也将是字符串类型。
4. 数据框列名和索引
在转换为数组时，数据框的列名和索引将被忽略。转换后的数组只包含数据本身。如果需要保留列名和索引信息，可以通过数组生成一个新的数据框。
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df ({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将数据框转换为数组
array
# 生成新的数据框
new_df (array, columns)
print(new_df)
```
这段代码将输出以下结果：
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
总结:
本文介绍了两种常用的方法来将数据框转换为数组。无论是使用.values属性还是.to_numpy()方法，都能够快速方便地完成转换。在进行转换时，需要注意数组的数据类型和是否保留列名和索引信息。希望本文能够帮助读者理解如何在Python中将数据框转换为数组。
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