如何实现Python中Array与DataFrame之间的灵活转换？

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在Python中，将array数组中的数据放入DataFrame数据框中，可以更有效地进行数据分析。尽管array和DataFrame不是同一数据类型，但可以通过转换将array转换为DataFrame。这样一来，同样可以方便地进行数据分析。

python中，对于array数组中的数据放在DataFrame数据框中可以更好的进行数据分析，但是二者并不是一个数据类型，因此需要将array转dataframe。既然可以array转dataframe，那么可同样dataframe也可以转回array结构。本文介绍python中Array和DataFrame相互转换的方法。

1、array转dataframe：直接用pd.dataframe()进行转化

使用格式

a = pd.DataFrame(a)

具体实例

import pandas as pd df = pd.DataFrame(df)

2、dataframe转化为array

使用格式

arr=df.values

具体实例

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实现dataframe和np.array的相互转换

dataframe转化成array

df=df.values

array转化成dataframe

import pandas as pd df = pd.DataFrame(df)

到此这篇关于python中Array和DataFrame相互转换的实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关python中Array和DataFrame如何相互转换内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络！