Python pandas.DataFrame是如何转换为numpy.ndarray的

我是ML、熊猫和numpy的新手

我正在浏览一个线性回归程序的jupyter文件。我看到了

dataset=pd.read\u csv（'C:\First ML Projects/winequality.csv'）

当我执行

type（dataset）

时，我得到了

pandas.core.frame.DataFrame

。因为数据集是使用

pd

然后就有这个代码,

X=数据集[[‘固定酸度’、‘挥发性酸度’、‘柠檬酸’、‘残留糖’、‘氯化物’、‘游离二氧化硫’、‘总二氧化硫’、‘密度’、‘pH’、‘硫酸盐’、‘酒精’]]。值

当我输入（X）时，我得到了

numpy.ndarray

第一个问题：

X

为什么不是

pandas.DataFrame

格式

第二：当没有提到numpy或np时，它是如何转换成

numpy.ndarray

第三：pandas.DataFrame和numpy.ndarray在存储数据时有什么区别

X=dataset[['fixed acidity'，…，'alcohold']]

意味着数据帧正在被列名称列表索引。结果仍然是一个数据帧，只包含选定的列。但随后该方法被应用于该数据帧。此方法返回基础NumPy数组

熊猫是建立在NumPy之上的，所以如果数据框中有数字数据，它们将存储在引擎盖下的NumPy阵列中。同样，这个方法使这个问题在这里变得明确

NumPy阵列针对数值数据进行了优化，而Pandas则处理所有类型的数据。熊猫有更多的方式在数据帧中咀嚼数据，但通常比纯NumPy慢。A是二维的，行有索引，列有标签，而NumPy可以有任意数量的维度，但没有任何标签

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如果

df

是一个数据帧，那么

df.values

是一个numpy数组。

Pandas构建在numpy

之上，用于清除所有内容。我的印象是熊猫和小熊猫是两个不同的东西，因此很难理解小熊猫是从哪里冒出来的。谢谢你的回答。