若要獲取NumPy數(shù)組，應(yīng)使用values屬性：

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

這將訪問(wèn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式，因此不需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
注：這個(gè)屬性也適用于許多其他熊貓的物體。

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

若要將索引作為列表獲取，請(qǐng)調(diào)用tolist:

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

同樣的，列也是。

你可以用df.index訪問(wèn)索引對(duì)象，然后使用以下方法獲取列表中的值df.index.tolist()..類似地，您可以使用df['col'].tolist()為了系列賽。

電流截至.v0.24.0+, 2019.

不建議使用.values贊成這些方法！

從v0.24.0開(kāi)始，我們將有兩種新的、更好的方法來(lái)獲得NumPy數(shù)組Index, Series，和DataFrame對(duì)象：它們是to_numpy()，和.array..關(guān)于使用，文檔提到：

我們沒(méi)有刪除或反對(duì)Series.values或DataFrame.values，但是我們強(qiáng)烈推薦和使用.array或.to_numpy()相反。

看見(jiàn)V0.24.0發(fā)行說(shuō)明的這一部分想了解更多信息。

to_numpy()方法

df.index.to_numpy()# array(['a', 'b'], dtype=object)df['A'].to_numpy()#  array([1, 4])

默認(rèn)情況下，將返回視圖。任何修改將影響原件。

v = df.index.to_numpy()v[0] = -1df
    A  B-1  1  2b   4  5

如果您需要副本，請(qǐng)使用to_numpy(copy=True);

v = df.index.to_numpy(copy=True)v[-1] = -123df
   A  B
a  1  2b  4  5

請(qǐng)注意，此函數(shù)也適用于DataFrames(同時(shí).array)。

array屬性
此屬性返回ExtensionArray對(duì)象，該對(duì)象支持索引/序列。

pd.__version__# '0.24.0rc1'# Setup.df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5]], columns=['A', 'B'], index=['a', 'b'])df

   A  B
a  1  2b  4  5

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

從這里，可以使用list:

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

或者直接打電話.tolist():

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

關(guān)于歸還的內(nèi)容，醫(yī)生們提到，

為Series和Index由普通NumPy數(shù)組支持的ES，Series.array將返回一個(gè)新的arrays.PandasArray，它是一個(gè)薄的(無(wú)副本)包裝器。numpy.ndarray. arrays.PandasArray它本身并不特別有用，但它確實(shí)提供了與在熊貓或第三方庫(kù)中定義的任何擴(kuò)展數(shù)組相同的接口。

總之，.array將返回

1. 現(xiàn)有

   ExtensionArray

   支持索引/系列，或
2. 如果有一個(gè)NumPy數(shù)組支持該系列，則將生成一個(gè)新的

   ExtensionArray

   對(duì)象是作為底層數(shù)組上的一個(gè)薄包裝器創(chuàng)建的。

添加兩種新方法的理由
這些職能是在兩個(gè)GitHub問(wèn)題下討論的結(jié)果而增加的。GH 19954和GH 23623.

具體來(lái)說(shuō)，文檔提到了理由：

[.]帶著.values還不清楚返回的值是實(shí)際數(shù)組，還是它的某些轉(zhuǎn)換，還是熊貓自定義數(shù)組之一(如Categorical)。例如，用PeriodIndex, .values生成一個(gè)新的ndarray每次的句點(diǎn)對(duì)象。[.]

這兩個(gè)函數(shù)旨在提高API的一致性，這是朝著正確方向邁出的重要一步。

最后，.values在當(dāng)前版本中不會(huì)受到反對(duì)，但是我預(yù)計(jì)這種情況可能會(huì)在將來(lái)的某個(gè)時(shí)候發(fā)生，所以我會(huì)敦促用戶盡快遷移到更新的API中。