Python中Array与DataFrame相互转换方法详解

Python Array与DataFrame转换概述

在Python数据分析中，将Array数组数据放入DataFrame数据框内有助于进行更高效的分析操作。由于两者属于不同的数据类型，因此需要进行类型转换。既然支持将Array转换为DataFrame，同样也支持将DataFrame转换回Array结构。本文旨在介绍Python中实现这两种数据结构相互转换的具体方法。

Array转DataFrame的方法

第一种情况是将Array转换为DataFrame：可以直接使用pd.DataFrame()函数进行转换。

转换使用的语法格式如下。

a = pd.DataFrame(a)

以下是具体的代码示例。

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

DataFrame转Array的方法

第二种情况是将DataFrame转换为Array。

转换使用的语法格式如下。

arr=df.values

以下是具体的代码示例。

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实现双向转换示例

接下来介绍利用Pandas库实现DataFrame与np.array相互转换的方法。

首先演示如何将DataFrame转化为Array。

df=df.values

接着演示如何将Array转化为DataFrame。

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

以上就是关于Python中Array与DataFrame相互转换的实例讲解，更多相关转换内容可搜索本站历史文章或继续浏览后续文章，感谢支持。