从pandas dataframe转换后修改numpy数组

，可以通过以下步骤完成：

1. 首先，使用pandas库中的DataFrame对象将数据加载为一个数据框。例如，可以使用pd.DataFrame()函数将一个字典或一个numpy数组转换为DataFrame对象。
2. 接下来，可以使用DataFrame对象的方法和属性对数据进行修改。例如，可以使用df.loc[]或df.iloc[]来选择和修改特定的行和列，或者使用df.apply()来应用自定义函数对数据进行修改。
3. 一旦完成对DataFrame对象的修改，可以使用df.values属性将其转换为一个numpy数组。这将返回一个包含DataFrame数据的二维数组。
4. 现在，可以对numpy数组进行进一步的修改。numpy库提供了许多函数和方法来处理和修改数组。例如，可以使用索引、切片、数学运算等操作来修改数组的值。

下面是一个示例代码，演示了如何从pandas dataframe转换后修改numpy数组：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例的DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改DataFrame对象
df.loc[0, 'A'] = 10
df['B'] = df['B'] * 2

# 将DataFrame转换为numpy数组
array = df.values

# 修改numpy数组
array[2, 2] = 100

# 打印修改后的numpy数组
print(array)

这个示例代码中，首先创建了一个包含3列的DataFrame对象。然后，使用df.loc[]和df[]方法修改了DataFrame对象的值。接下来，使用df.values将DataFrame转换为numpy数组。最后，通过修改numpy数组的值来完成最终的修改。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及更复杂的数据操作和修改。根据具体的需求，可以使用numpy和pandas库中提供的各种函数和方法来完成更多的操作。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云服务器（CVM）、腾讯云数据库（TencentDB）、腾讯云对象存储（COS）。

腾讯云服务器（CVM）产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

腾讯云数据库（TencentDB）产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb

腾讯云对象存储（COS）产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos