pandas.DataFrame.values#

property DataFrame.values#

返回DataFrame的Numpy表示形式。

警告

我们建议您使用 DataFrame.to_numpy() 取而代之的是。

将只返回DataFrame中的值，轴标签将被移除。

退货

numpy.ndarray: DataFrame的值。

参见

DataFrame.to_numpy: 推荐此方法的替代方案。
DataFrame.index: 检索索引标签。
DataFrame.columns: 正在检索列名。

注意事项

数据类型将是较低公分母的数据类型(隐式向上转换)；也就是说，如果数据类型(即使是数值类型)混合，则将选择包含所有类型的数据类型。如果您不是在处理积木，请小心使用此选项。

例如，如果数据类型为Float16和Float32，则Dtype将向上转换为Float32。如果dtype为int32和uint8，则dtype将向上转换为int32。通过 numpy.find_common_type() 按照惯例，混合int64和uint64将会产生一个浮动64 dtype。

示例

所有列都是相同类型(例如int64)的DataFrame会产生相同类型的数组。

>>> df = pd.DataFrame({'age':    [ 3,  29],
...                    'height': [94, 170],
...                    'weight': [31, 115]})
>>> df
   age  height  weight
0    3      94      31
1   29     170     115
>>> df.dtypes
age       int64
height    int64
weight    int64
dtype: object
>>> df.values
array([[  3,  94,  31],
       [ 29, 170, 115]])

具有混合类型列(例如，字符串/对象、int64、浮动32)的DataFrame产生适应这些混合类型(例如，对象)的最宽类型的ndarray。

>>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
...                     ('lion',     80.5, 1),
...                     ('monkey', np.nan, None)],
...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
>>> df2.dtypes
name          object
max_speed    float64
rank          object
dtype: object
>>> df2.values
array([['parrot', 24.0, 'second'],
       ['lion', 80.5, 1],
       ['monkey', nan, None]], dtype=object)

pandas.DataFrame.style

pandas.DataFrame.abs