Python 如何从pandas数据帧中提取值并将其放入numpy数组中？

我有多个pandas数据帧，我想写一个函数，将数据帧的每列中的值取出，并将它们放入自己的numpy数组中

示例数据帧

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
In [2]: df
Out[2]: 
    A  B
 0  1  2
 1  1  3
 2  4  6

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如何从A列和B列中的值生成两个不同的numpy数组

您可以使用此方法获取每列的numpy数组列表。您也可以将数组放入字典中，但我更喜欢列表而不是前者，因为它是有序的，并且我们可以始终使用带有df.columns的zip函数来获取元组数据

np_arr_list = []
for i in df.columns:
    new_np_arr = np.array(df.loc[:,i])
    np_arr_list.append(new_np_arr)

输出：

[array([  1,  21, 213,  32], dtype=int64),
 array([ 4,  5, 32,  3], dtype=int64),
 array([213,  23,  23,   1], dtype=int64)]

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df['A']。值将返回numpy数组。见下文：

for col in df.columns:
    print(col, type(df[col].values))
A <class 'numpy.ndarray'>
B <class 'numpy.ndarray'>

对于df.列中的列：
打印（列，类型（df[col].值））
A.
B
您应该使用
to\u numpy（）
方法，因为其他方法将被弃用。如果您的
pandas
库的版本早于0.24，您应该首先更新它，因为此方法是在该版本之后出现的

只需使用
df.values
；这不是从整个数据帧中获取值吗？欢迎来到StackOverflow。请花点时间阅读这篇文章，以及如何提供答案，并相应地修改你的问题。这些提示可能也很有用。我编辑了我的问题。我还有其他方法可以改进吗？你的预期产量是多少？numpy阵列列表？谢谢您的帮助！您能再解释一下zip函数吗？zip（）用于将元素打包到元组中，并遍历元组。在上面的代码之后尝试这两行<代码>对于zip（df.columns，np\u arr\u列表）中的（col\u name，np\u arr）：

`print（“Column name:”，col\u name，“\nArray”，np\u arr，”\n）`它绑定col\u name以通过df.columns和np\u arr通过np\u arr\n列表进行迭代。在某些需要将数据和名称分开的用例中，我使用它来关联列名和值。另一种方法是使用一个字典，其中键作为列名，值作为numpy数组。我尝试使用它，但得到了一个错误AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“to_numpy”，正如我说的，您需要将pandas包更新到0.24或更高版本。最新的是0.24.2。请尝试打印（pd.\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuutip@GgdHhdhd请注意，所有其他方法，如.values。因为矩阵将被弃用，所以我不建议使用它们

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
>>> arr = []
>>> for column in df.columns:
...     arr.append(df[column].to_numpy())
...
>>> arr
[array([1, 1, 4], dtype=int64), array([2, 3, 6], dtype=int64)]
>>>