Python pandas.DataFrame.to_numpy用法及代碼示例

用法: DataFrame.to_numpy(dtype=None, copy=False, na_value=NoDefault.no_default)

將 DataFrame 轉換為 NumPy 數組。

默認情況下，返回數組的 dtype 將是 DataFrame 中所有類型的通用 NumPy dtype。例如，如果 dtypes 是 float16 和 float32 ，則結果 dtype 將是 float32 。這可能需要複製數據和強製值，這可能很昂貴。

參數：

dtype：str 或 numpy.dtype，可選

要傳遞給 numpy.asarray() 的 dtype。

copy：布爾值，默認為 False

是否確保返回值不是另一個數組上的視圖。請注意，copy=False 並不能確保 to_numpy() 是 no-copy。相反，copy=True 確保製作副本，即使並非絕對必要。

na_value：任意，可選

用於缺失值的值。默認值取決於dtype 和 DataFrame 列的 dtypes。

numpy.ndarray

例子：

>>> pd.DataFrame({"A":[1, 2], "B":[3, 4]}).to_numpy()
array([[1, 3],
       [2, 4]])

對於異構數據，必須使用最低通用類型。

>>> df = pd.DataFrame({"A":[1, 2], "B":[3.0, 4.5]})
>>> df.to_numpy()
array([[1. , 3. ],
       [2. , 4.5]])

對於數字和非數字類型的混合，輸出數組將具有 object dtype。

>>> df['C'] = pd.date_range('2000', periods=2)
>>> df.to_numpy()
array([[1, 3.0, Timestamp('2000-01-01 00:00:00')],
       [2, 4.5, Timestamp('2000-01-02 00:00:00')]], dtype=object)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.to_numpy。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：