Pandas数据帧到Numpy数组值

Question

我正在尝试将数据帧的单个列转换为numpy数组。转换整个数据帧没有问题。

数据框

  viz  a1_count  a1_mean     a1_std
0   0         3        2   0.816497
1   1         0      NaN        NaN 
2   0         2       51  50.000000

这两种功能都工作正常：

X = df.as_matrix()
X = df.as_matrix(columns=df.columns[1:])

但是，当我尝试：

y = df.as_matrix(columns=df.columns[0])

我得到：

TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, 'viz' was passed

Answer 1

这里的问题是，您只传递一个元素，在本例中，它只是该列的字符串标题，如果您将其转换为包含一个元素的列表，则它可以工作：

In [97]:
y = df.as_matrix(columns=[df.columns[0]])
y

Out[97]:
array([[0],
       [1],
       [0]], dtype=int64)

这是你要经过的地方：

In [101]:
df.columns[0]

Out[101]:
'viz'

所以它相当于：

y = df.as_matrix(columns='viz')

会导致同样的错误

docs显示所需的参数：

DataFrame.as_matrix(columns=None) Convert the frame to its Numpy-array representation.

Parameters: columns: list, optional, default:None If None, return all columns, otherwise, returns specified columns

Answer 2

使用index tolist函数也可以

df.as_matrix(columns=df.columns[0].tolist())

当给出多个列时，例如，先给出10，然后是命令

df.as_matrix(columns=[df.columns[0:10]])

不起作用，因为它返回索引。但是，使用

df.as_matrix(columns=df.columns[0:10].tolist())

效果很好。

Answer 3

as_matrix需要list作为columns关键字，df.columns[0]不是列表。尝试 df.as_matrix(columns=[df.columns[0]])取而代之。