问如何将pandas序列或索引转换为Numpy数组？

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要获取NumPy数组，应使用values属性：

In [1]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']); df
   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

In [2]: df.index.values
Out[2]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

这将访问数据已经存储的方式，因此不需要进行转换。

注意:此属性也可用于许多其他熊猫的对象。

In [3]: df['A'].values
Out[3]: Out[16]: array([1, 2, 3])

要获取列表形式的索引，请调用tolist

In [4]: df.index.tolist()
Out[4]: ['a', 'b', 'c']

同样，对于列也是如此。

您可以使用df.index访问索引对象，然后使用df.index.tolist()获取列表中的值。类似地，您可以对系列使用df['col'].tolist()。

pandas >= 0.24

不推荐使用.values来支持这些方法！

从v0.24.0开始，我们将有两种全新的、首选的方法来从Index、Series和DataFrame对象中获取NumPy数组：to_numpy()，和.array.关于用法，文档提到：

我们尚未删除或弃用Series.values或DataFrame.values，但强烈建议您使用 .array 或。

有关详细信息，请参阅this section of the v0.24.0 release notes。

df.index.to_numpy()
# array(['a', 'b'], dtype=object)

df['A'].to_numpy()
#  array([1, 4])

默认情况下，返回一个视图。所做的任何修改都会影响原始文件。

v = df.index.to_numpy()
v[0] = -1

df
    A  B
-1  1  2
b   4  5

如果您需要副本，请使用to_numpy(copy=True)；

v = df.index.to_numpy(copy=True)
v[-1] = -123

df
   A  B
a  1  2
b  4  5

请注意，此函数也适用于DataFrames (而.array不适用)。

此属性返回一个支持索引/系列的ExtensionArray对象。

pd.__version__
# '0.24.0rc1'

# Setup.
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5]], columns=['A', 'B'], index=['a', 'b'])
df

   A  B
a  1  2
b  4  5

​

df.index.array    
# <PandasArray>
# ['a', 'b']
# Length: 2, dtype: object

df['A'].array
# <PandasArray>
# [1, 4]
# Length: 2, dtype: int64

在这里，可以使用list获取列表

list(df.index.array)
# ['a', 'b']

list(df['A'].array)
# [1, 4]

或者，直接调用.tolist()

df.index.tolist()
# ['a', 'b']

df['A'].tolist()
# [1, 4]

关于返回的内容，文档中提到，

对于由普通NumPy阵列支持的Series和Indexes，Series.array将返回一个新的arrays.PandasArray，它是numpy.ndarray的精简(无拷贝)包装。arrays.PandasArray本身并不是特别有用，但它确实提供了与pandas或第三方库中定义的任何扩展数组相同的接口。

因此，总而言之，.array将返回

1. 支持索引/系列的现有ExtensionArray，或者
2. 如果有支持该系列的NumPy数组，则会创建一个新的ExtensionArray对象，作为底层数组的瘦包装。

添加两个新方法的基本原理

这些函数是在两个GitHub问题GH19954和GH23623下讨论后添加的。

具体地说，文档提到了理由：

...对于.values，不清楚返回值是实际数组、转换后的数组，还是熊猫自定义数组(如Categorical)。例如，对于PeriodIndex，.values每次都会生成period对象的新ndarray。..。

这两个函数旨在提高API的一致性，这是朝着正确方向迈出的重要一步。

最后，.values在当前版本中不会被弃用，但我预计这可能会在未来的某个时候发生，所以我强烈建议用户尽快迁移到更新的API。