Python 将数据帧转换为numpy数组

以下是一个数据帧

df

index_column      value_column
 0                   20
 2                   28
 1                   30

它需要转换成一个numpy数组，其中

index\u column

成为numpy数组的索引，

value\u column

成为相应的值

即

np_arr[0]=20

，

np_arr[1]=30

，

np_arr[2]=28

等等

---

如何实现这一点？

np\u arr=df.value\u column.values

np_arr = df.value_column.values

如果列名具有空格等特殊字符，请使用以下字符：

---

np\u arr=df['temperature[centrics]]]值

np\u arr=df.value\u列值

如果列名具有空格等特殊字符，请使用以下字符：

---

np\u arr=df['temperature[centrics]]]。值
熊猫内部使用
np.array
。
values
属性就是您所需要的：

df.value_column.values

是您想要的
np.array
。
熊猫内部使用
np.array
。
values
属性就是您所需要的：

df.value_column.values

是您想要的
np.array
。
当
index\u列
不是从0开始的RangeIndex时会发生什么
numpy
数组索引是基于0的，所以对于任何任意的索引排列，您通常需要这样做吗？index_列将有0到n行，其中n是dataframe中的行数。但它们可能不是按升序排列的。1）这是以前提出的问题，2）如果使用0.24，请不要遵循下面的任何答案。如果
index\u column
不是从0开始的范围索引，会发生什么情况
numpy
数组索引是基于0的，所以对于任何任意的索引排列，您通常需要这样做吗？index_列将有0到n行，其中n是dataframe中的行数。但它们可能不是按升序排列的。1）这是以前提出的问题，2）如果使用0.24，请不要遵循下面的任何答案。@amandasmith:你提到的是一个很好的方法。@amandasmith:你提到的是一个很好的方法。