Python | Pandas DataFrame.values

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Pandas DataFrame - это двумерная потенциально неоднородная табличная структура данных с изменяемым размером и помеченными осями (строки и столбцы). Арифметические операции выравниваются по меткам строк и столбцов. Его можно рассматривать как dict-подобный контейнер для объектов Series. Это основная структура данных Pandas.

Pandas DataFrame.values attribute return a Numpy representation of the given DataFrame.

Syntax: DataFrame.values
Parameter : None
Returns : array

Example #1: Use DataFrame.values attribute to return the numpy representation of the given DataFrame.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"Weight":[45, 88, 56, 15, 71],
                   "Name":["Sam", "Andrea", "Alex", "Robin", "Kia"],
                   "Age":[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Print the DataFrame
print(df)

Выход :

Now we will use DataFrame.values attribute to return the numpy representation of the given DataFrame.

# return the numpy representation of 
# this dataframe
result = df.values
  
# Print the result
print(result)

Выход :

As we can see in the output, the DataFrame.values attribute has successfully returned the numpy representation of the given DataFrame.

Example #2: Use DataFrame.values attribute to return the numpy representation of the given DataFrame.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Print the DataFrame
print(df)

Выход :

Now we will use DataFrame.values attribute to return the numpy representation of the given DataFrame.

# return the numpy representation of 
# this dataframe
result = df.values
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the DataFrame.values attribute has successfully returned the numpy representation of the given DataFrame.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Pandas DataFrame.values

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ