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python中Array和DataFrame相互轉(zhuǎn)換的實(shí)例講解

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python中,對(duì)于array數(shù)組中的數(shù)據(jù)放在DataFrame數(shù)據(jù)框中可以更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,但是二者并不是一個(gè)數(shù)據(jù)類型,因此需要將array轉(zhuǎn)dataframe。既然可以array轉(zhuǎn)dataframe,那么可同樣dataframe也可以轉(zhuǎn)回array結(jié)構(gòu)。本文介紹python中Array和DataFrame相互轉(zhuǎn)換的方法。

1、array轉(zhuǎn)dataframe:直接用pd.dataframe()進(jìn)行轉(zhuǎn)化

使用格式

a = pd.DataFrame(a)

具體實(shí)例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df)

2、dataframe轉(zhuǎn)化為array

使用格式

arr=df.values

具體實(shí)例

import pandas as pd
data = {'name':['Zhang San','Li Si','Wang Wu'], 'salary':['5000','7000','10000']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(df.values)
df1 = pd.DataFrame(df.values)
df1

Pandas實(shí)現(xiàn)dataframe和np.array的相互轉(zhuǎn)換

dataframe轉(zhuǎn)化成array

df=df.values

array轉(zhuǎn)化成dataframe

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame(df)

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