熊猫 Dataframe . to _ numpy()–将 data frame 转换为 Numpy 数组
原文:https://www . geesforgeks . org/pandas-data frame-to _ numpy-convert-data frame-to-numpy-array/
Pandas DataFrame 是一个二维可变大小、潜在异构的表格数据结构，带有标记轴(行和列)。借助 Dataframe.to_numpy() 方法，可以将该数据结构转换为 NumPy 数组。
语法: Dataframe.to_numpy(dtype =无，copy = False)
参数: 数据类型:我们像字符串一样传递的数据类型。 复制:【bool，默认值 False】确保返回值不是另一个数组上的视图。
返回: numpy.ndarray
要获得 csv 文件的链接，点击 nba.csv
示例 1: 使用方法DataFrame.to_numpy()将数据帧更改为 numpy 数组。永远记住，当处理大量数据时，你应该首先清理数据，以获得高精度。虽然在这段代码中，我们使用.head()方法使用了权重列的前五个值。
# importing pandas
import pandas as pd
# reading the csv
data = pd.read_csv("nba.csv")
data.dropna(inplace = True)
# creating DataFrame form weight column
gfg = pd.DataFrame(data['Weight'].head())
# using to_numpy() function
print(gfg.to_numpy())
输出:
[[180.]
[235.]
[185.]
[235.]
[238.]]
示例 2: 在这段代码中，我们只是在同一个代码中给出了参数。所以我们在这里提供了数据类型。
# importing pandas
import pandas as pd
# read csv file
data = pd.read_csv("nba.csv")
data.dropna(inplace = True)
# creating DataFrame form weight column
gfg = pd.DataFrame(data['Weight'].head())
# providing dtype
print(gfg.to_numpy(dtype ='float32'))
输出:
[[180.]
[235.]
[185.]
[235.]
[238.]]
示例 3: 验证转换后数组的类型。
# importing pandas
import pandas as pd
# reading csv
data = pd.read_csv("nba.csv")
data.dropna(inplace = True)
# creating DataFrame form weight column
gfg = pd.DataFrame(data['Weight'].head())
# using to_numpy()
print(type(gfg.to_numpy()))
输出:
<class 'numpy.ndarray'>
