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
具體實(shí)例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df)
2、dataframe轉(zhuǎn)化為array
使用格式
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
array轉(zhuǎn)化成dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df)
到此這篇關(guān)于python中Array和DataFrame相互轉(zhuǎn)換的實(shí)例講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python中Array和DataFrame如何相互轉(zhuǎn)換內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!