Pandas如何通過np.array函數(shù)或tolist方法去掉數(shù)據(jù)中的index
引言
在做 pandas 數(shù)據(jù)處理的時候遇到了一個問題,獲取到的數(shù)據(jù)總是會帶有 dateframe 的格式,即總會有 index 顯示出來。
為了去掉這些顯示,我們可以使用 np.array() 函數(shù)進行數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換。
正文
比如,對于以下的數(shù)據(jù)形式:

正常情況下,我們可以使用如下代碼獲取 layer1 對應的列數(shù)據(jù):
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,通過這種方式獲取到的數(shù)據(jù)左側(cè)會有 index 顯示,末尾也會有 name 顯示,為了不出現(xiàn) index 和 name 這些不必要的額外信息,我們可以使用 np.array() 作用在 data['layer1'][2:] 上。
修改后得到的結果如下:
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,我們說明了通過使用 np.array(),可以去掉數(shù)據(jù)中的 index 說明部分。
當然,我們也可以使用 pandas 中自帶的 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']
"""
總結
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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