pandas 0.23 - DataFrame.values

pandas.DataFrame.values




pandas

pandas.DataFrame.values

DataFrame.values

DataFrame का एक Numpy प्रतिनिधित्व लौटें।

केवल DataFrame में मान वापस आ जाएंगे, कुल्हाड़ियों के लेबल हटा दिए जाएंगे।

यह दिखाता है:

numpy.ndarray

DataFrame के मान।

यह भी देखें

pandas.DataFrame.index
सूचकांक लेबल को पुनः प्राप्त करें
pandas.DataFrame.columns
कॉलम नामों को पुनः प्राप्त करना

टिप्पणियाँ

Dtype एक निचला-सामान्य-भाजक dtype (अंतर्निहित अपकास्टिंग) होगा; यह कहना है कि अगर dtypes (संख्यात्मक प्रकार के भी) मिश्रित हैं, तो वह जो सभी को समायोजित करता है उसे चुना जाएगा। यदि आप ब्लॉक के साथ काम नहीं कर रहे हैं तो देखभाल के साथ इसका उपयोग करें।

उदाहरण अगर dtypes float16 और float32 हैं, तो dtype को float32 तक किया जाएगा। यदि dtypes int32 और uint8 हैं, तो dtype को int32 तक बढ़ा दिया जाएगा। numpy.find_common_type() कन्वेंशन द्वारा, int64 और uint64 को मिलाने से एक फ्लोट64 dtype होगा।

उदाहरण

एक DataFrame जहाँ सभी कॉलम एक ही प्रकार के होते हैं (जैसे, int64) एक ही प्रकार के एक सरणी में परिणाम।

>>> 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]], dtype=int64)

मिश्रित प्रकार के स्तंभों (जैसे, str / object, int64, float32) के साथ एक DataFrame का परिणाम इन मिश्रित प्रकारों (जैसे, ऑब्जेक्ट) को समायोजित करने वाले व्यापक प्रकार के ndarray में होता है।

>>> 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)