pandas.DataFrame.values#

property DataFrame.values[源代码]#

返回 DataFrame 的 Numpy 表示。

警告

我们建议使用 DataFrame.to_numpy() 代替。

只会返回 DataFrame 中的值，会移除轴标签。

返回:
numpy.ndarray

DataFrame 的值。

另请参阅

DataFrame.to_numpy

此方法的推荐替代方案。

DataFrame.index

检索索引标签。

DataFrame.columns

检索列名。

注意

dtype 将是一个低共同分母 dtype（隐式向上转型）；也就是说，如果 dtype（即使是数值类型）混合，将选择能够容纳所有类型的。如果您不处理块，请谨慎使用此选项。

例如：如果 dtype 为 float16 和 float32，dtype 将被向上转型为 float32。如果 dtype 为 int32 和 uint8，dtype 将被向上转型为 int32。根据 numpy.find_common_type() 的约定，混合 int64 和 uint64 将导致 float64 dtype。

示例

所有列类型相同的 DataFrame（例如，int64）将导致相同类型的数组。

>>> 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]])

具有混合类型列的 DataFrame（例如，str/object，int64，float32）将导致能够容纳这些混合类型的最宽类型的 ndarray（例如，object）。

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