Pandas如何通过np.array函数或tolist方法去掉数据中的index

2024-03-07 0 424
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  • 引言
  • 正文
  • 总结

引言

在做 pandas 数据处理的时候遇到了一个问题,获取到的数据总是会带有 dateframe 的格式,即总会有 index 显示出来。

为了去掉这些显示,我们可以使用 np.array() 函数进行数据类型的转换。

正文

比如,对于以下的数据形式:

Pandas如何通过np.array函数或tolist方法去掉数据中的index

正常情况下,我们可以使用如下代码获取 layer1 对应的列数据:

import pandas as pd

data = pd.read_excel(\’output.xlsx\’)
print(data[\’layer1\’][2:])
\”\”\”
2 a
3 c
Name: layer1, dtype: object
\”\”\”

可以看到,通过这种方式获取到的数据左侧会有 index 显示,末尾也会有 name 显示,为了不出现 index 和 name 这些不必要的额外信息,我们可以使用 np.array() 作用在 data['layer1'][2:] 上。

修改后得到的结果如下:

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.read_excel(\’output.xlsx\’)
print(np.array(data[\’layer1\’][2:]))
\”\”\”
result:
[\’a\’ \’c\’]
\”\”\”

至此,我们说明了通过使用 np.array(),可以去掉数据中的 index 说明部分。

当然,我们也可以使用 pandas 中自带的 tolist() 方法去掉 index 部分。

import pandas as pd

data = pd.read_excel(\’output.xlsx\’)
print(data[\’layer1\’][2:].tolist())
\”\”\”
result:
[\’a\’, \’c\’]
\”\”\”

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持悠久资源网。

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