为什么在使用for循环从pandas数据帧创建数组时，我的数组中的每个元素都包装在array([])中？

在使用for循环从pandas数据帧创建数组时，数组中的每个元素都包装在array([])中的原因是因为pandas数据帧中的每一列都是一个Series对象，而Series对象在内部是基于NumPy的数组实现的。当我们使用for循环遍历数据帧的列时，每次迭代得到的是一个Series对象，而不是单个的元素。

在NumPy中，数组是一种多维容器，每个元素都必须具有相同的数据类型。因此，当我们从数据帧的列中提取元素时，NumPy会将每个元素封装在一个数组中，以保持数据的一致性。

如果你希望将数据帧的列转换为一个普通的一维数组，可以使用Series对象的values属性。该属性返回一个包含Series中所有元素的NumPy数组，而不是每个元素都被封装在数组中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 使用for循环遍历数据帧的列并转换为一维数组
result = []
for column in df:
    result.extend(df[column].values)

print(result)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

在这个示例中，我们使用for循环遍历数据帧的列，并通过extend方法将每个列的值添加到结果数组中。最终得到的结果是一个包含所有元素的一维数组，而不是每个元素都被封装在数组中。