将熊猫数据框转换为numpy数组[重复]

Question

我正在使用 pandas 数据框来清理和处理数据。但是，我需要将其转换为 numpy ndarray 才能使用利用矩阵乘法。我将数据框转换为具有以下内容的列表列表：

x = df.tolist()

这将返回以下结构：

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8] ...]

然后我将它转换成这样的 numpy 数组：

x = np.array(x)

但是，打印如下：

print(type(x))
print(type(x[0]))

给出这个结果：

'numpy.ndarray'
'numpy.float64'

但是，我需要它们都是 numpy 数组。如果它不是来自 pandas 数据帧，而我只是转换一个硬编码的列表列表，那么它们都是 ndarrays。当该列表是从数据框制作的时，如何获取列表以及该列表中的列表是 ndarrays？非常感谢您的阅读，这让我难过了好几个小时。

Answer 1

我觉得你需要values:

df = pd.DataFrame({'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0]})

print (df)
   C  D
0  7  1
1  8  3
2  9  5
3  4  7
4  2  1
5  3  0

x = df.values
print (x)
[[7 1]
 [8 3]
 [9 5]
 [4 7]
 [2 1]
 [3 0]]

然后通过索引选择：

print (x[:,0])
[7 8 9 4 2 3]

print (x[:,1])
[1 3 5 7 1 0]

print (type(x[:,0]))
<class 'numpy.ndarray'>

---

也可以转置数组：

x = df.values.T
print (x)
[[7 8 9 4 2 3]
 [1 3 5 7 1 0]]

print (x[0])
[7 8 9 4 2 3]

print (x[1])
[1 3 5 7 1 0]

Answer 2

as_matrix怎么样：

x = df.as_matrix()

Answer 3

您可能想尝试df.get_values()，并最终尝试np.reshape。