将 Pandas Dataframe 转换为 numpy 数组
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Converting Pandas Dataframe to numpy array
提问by TLanni
The following is a Pandas dataframe df
以下是 Pandas 数据框 df
index_column value_column
0 20
2 28
1 30
It needs to be converted into a numpy array where index_columnbecomes the index of numpy array and value_columnbecomes the corresponding value.
它需要转换成一个numpy数组，其中index_column成为numpy数组的索引并value_column成为相应的值。
That is np_arr[0]=20, np_arr[1]=30, np_arr[2]=28and so on.
即np_arr[0]=20, np_arr[1]=30,np_arr[2]=28等等。
How can this be achieved?
如何做到这一点？
回答by Ashish kulkarni
np_arr = df.value_column.values
回答by Serge Ballesta
Pandas internally uses np.arrays. The valuesattribute is all you need:
Pandas 在内部使用np.arrays. 该values属性是所有您需要：
df.value_column.values
is the np.arraythat you want.
是np.array你想要的。
回答by sourebh_s
np_arr = df.value_column.values
np_arr = df.value_column.values
if your column name has special characters like space, use the following:
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
np_arr = df['temperature [Celsius]'].values
