ndarray与pandas series相互转换，ndarray与dataframe相互转换

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收藏 2021-04-12

python做计算时，经常需要类型转换，以下是常用类型转换
一、ndarray 转换为 series
、如果ndarray是二维数组，如下

array([[1],
[2],
[3]])

需要通过map结合lamdba

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.array([1, 2, 3]).reshape(3, 1)
data_list = map(lambda x: x[0], data)
ser = pd.Series(data_list)

2、如果ndarray是一维数组，如下
array([1, 2, 3])
则通过data.tolist()即可

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.array([1, 2, 3])
ser = pd.Series(data.tolist())

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olympic

2021-4-12 16:03:58

二、series转换为ndarray
通过Series.values实现series转换为ndarray

import pandas as pd

data = [['2020/08/01', 10],
['2020/08/01', 11]]
result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
result['val'].values

data2 = pd.Series([1, 2, 3])
data2.values

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olympic

2021-4-12 16:04:48

三、ndarray转换为dataframe
1、直接通过pd.DataFrame转换

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.array([['2019/08/02', 'zhansan', 1], ['2021/04/13', 'lisi', 2], ['2021/04/14', 'wangwu', 3]])
df = pd.DataFrame(data)
2、指定索引、数据、列名例子
import numpy as np
import pandas as pd

data = np.array([['', 'Col1', 'Col2'], ['Row1', 1, 2], ['Row2', 3, 4]])
df = pd.DataFrame(data=data[1:, 1:],  # 从第2行开始并且第2列开始作为数据
               index=data[1:, 0],  # 第1列做索引，从第2行开始
               columns=data[0, 1:])  # 第1行作为列名，从第2列开始

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olympic

2021-4-12 16:07:10

四、dataframe转换为ndarray

1、通过values方法，实现dataframe转换为ndarray
import pandas as pd

data = [['2021/04/01', 10],
['2021/04/01', 11]]
result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
result.values

2、通过切片，实现某一行或者某一列转换为ndarray
import pandas as pd

data = [['2021/04/01', 10],
['2021/04/01', 11]]
result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
rs = result.values
print(rs[:, 0])
print(rs[0, :])

rs[:, 0] 逗号前面表示：行都保留，逗号后面0表示保留第一列，结果为['2021/04/01' '2021/02/01']
rs[0, :]表示保留第一行，列都保留，结果为['2021/02/01' 10]