Numpy 将Pandas dataframe转换为2D数组

在本文中，我们将介绍如何利用Numpy将Pandas dataframe转换为2D数组。Pandas是Python中用于数据分析的一个常用库，而Numpy则是用于数组计算的一个重要工具。通过将Pandas dataframe转换为Numpy数组，我们可以方便地进行各种数组计算操作。

阅读更多：Numpy 教程

Pandas dataframe和Numpy数组的介绍

在开始讲解如何将Pandas dataframe转换为2D数组之前，我们先来介绍一下Pandas dataframe和Numpy数组的基本概念。

Pandas dataframe是一种二维的表格型数据结构，每列可以有不同的数据类型（例如整数、浮点数、字符串等等）。Pandas dataframe中可以利用列名和行索引进行数据的读取和处理。

Numpy数组是一个包含相同数据类型的多维数组，可以进行基本的数组计算操作，例如加减乘除、数学函数和矩阵运算等等。

将Pandas dataframe转换为2D数组

将Pandas dataframe转换为2D数组的方法非常简单，只需要利用Numpy提供的array函数即可。下面我们以一个简单的例子来说明。

首先，我们需要导入Pandas和Numpy库，并创建一个包含随机数的Pandas dataframe。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)

这里创建了一个包含5行3列随机数的Pandas dataframe，列名分别为a、b和c。

输出结果为：

          a         b         c
0 -0.226403 -0.740097  0.030403
1  0.684394 -1.880264 -0.968503
2 -0.113996 -1.435857 -1.160346
3 -1.127174  1.223460  0.793469
4 -0.642173  0.065469 -0.118649

接下来，我们可以利用Numpy的array函数将这个Pandas dataframe转换为2D数组。

arr = np.array(df)
print(arr)

输出结果为：

[[-0.22640313 -0.74009722  0.03040322]
 [ 0.6843936  -1.88026387 -0.96850263]
 [-0.11399639 -1.43585699 -1.16034643]
 [-1.12717355  1.22345995  0.79346923]
 [-0.64217338  0.0654691  -0.1186493 ]]

可以看到，这里将Pandas dataframe成功地转换为了一个Numpy数组。

数组计算操作

通过将Pandas dataframe转换为Numpy数组，我们可以方便地进行各种数组计算操作。下面我们来介绍几个示例。

计算数组的维度和形状

利用Numpy的ndim和shape函数，我们可以分别计算数组的维度和形状。

print('数组的维度:', arr.ndim)
print('数组的形状:', arr.shape)

输出结果为：

数组的维度: 2
数组的形状: (5, 3)

计算数组的均值、标准差和方差

利用Numpy的mean、std和var函数，我们可以计算数组的均值、标准差和方差。

print('数组的均值:', arr.mean())
print('数组的标准差:', arr.std())
print('数组的方差:', arr.var())

输出结果为：

数组的均值: -0.3053998604200498
数组的标准差: 0.9337180289674257
数组的方差: 0.8727184226281006

计算数组的最小值、最大值和总和

利用Numpy的min、max和sum函数，我们可以分别计算数组的最小值、最大值和总和。

print('数组的最小值:', arr.min())
print('数组的最大值:', arr.max())
print('数组的总和:', arr.sum())

输出结果为：

数组的最小值: -1.880263870278204
数组的最大值: 1.223459950548183
数组的总和: -4.581999261300747

通过上述计算，我们可以发现，利用Numpy的函数和方法，对于数组的计算操作十分方便。

总结

本文中我们介绍了如何利用Numpy将Pandas dataframe转换为2D数组，并给出了几个示例说明如何利用Numpy进行数组计算操作。通过将Pandas dataframe转换为Numpy数组，我们可以方便地进行各种数组计算操作，例如计算数组的维度和形状、均值、标准差、方差、最小值、最大值和总和等等。因此，Numpy的应用范围非常广泛，可以用于数据分析、科学计算、机器学习等多个领域。