要将pandas数据帧(df)转换为numpy ndarray，使用以下代码:

df.values

array([[nan, 0.2, nan],
       [nan, nan, 0.5],
       [nan, 0.2, 0.5],
       [0.1, 0.2, nan],
       [0.1, 0.2, 0.5],
       [0.1, nan, 0.5],
       [0.1, nan, nan]])

一个简单的方法将数据帧转换为numpy数组:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 4]})
df_to_array = df.to_numpy()
array([[1, 3],
   [2, 4]])

为了保持一致性，建议使用to_numpy。

参考: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_numpy.html

您可以使用to_records方法，但是如果dtypes不是您想要的，那么就必须使用它们。在我的例子中，从一个字符串复制了你的DF，索引类型是字符串(由一个对象dtype在pandas中表示):

In [102]: df
Out[102]: 
label    A    B    C
ID                  
1      NaN  0.2  NaN
2      NaN  NaN  0.5
3      NaN  0.2  0.5
4      0.1  0.2  NaN
5      0.1  0.2  0.5
6      0.1  NaN  0.5
7      0.1  NaN  NaN

In [103]: df.index.dtype
Out[103]: dtype('object')
In [104]: df.to_records()
Out[104]: 
rec.array([(1, nan, 0.2, nan), (2, nan, nan, 0.5), (3, nan, 0.2, 0.5),
       (4, 0.1, 0.2, nan), (5, 0.1, 0.2, 0.5), (6, 0.1, nan, 0.5),
       (7, 0.1, nan, nan)], 
      dtype=[('index', '|O8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
In [106]: df.to_records().dtype
Out[106]: dtype([('index', '|O8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

转换重数组dtype不为我工作，但在熊猫已经可以这样做:

In [109]: df.index = df.index.astype('i8')
In [111]: df.to_records().view([('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
Out[111]:
rec.array([(1, nan, 0.2, nan), (2, nan, nan, 0.5), (3, nan, 0.2, 0.5),
       (4, 0.1, 0.2, nan), (5, 0.1, 0.2, 0.5), (6, 0.1, nan, 0.5),
       (7, 0.1, nan, nan)], 
      dtype=[('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

请注意，Pandas没有在导出的记录数组中正确地设置索引的名称(为ID)(一个错误?)，因此我们可以从类型转换中获益，以纠正这一点。

目前Pandas只有8字节整数i8和浮点数f8(参见本期)。

将数据帧转换为numpy数组表示的两种方法。

mah_np_array = df.as_matrix(columns=None) Mah_np_array = df.values

医生:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.as_matrix.html

试试这个:

np.array(df) 

array([['ID', nan, nan, nan],
   ['1', nan, 0.2, nan],
   ['2', nan, nan, 0.5],
   ['3', nan, 0.2, 0.5],
   ['4', 0.1, 0.2, nan],
   ['5', 0.1, 0.2, 0.5],
   ['6', 0.1, nan, 0.5],
   ['7', 0.1, nan, nan]], dtype=object)

更多信息请访问:[https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html] 适用于numpy 1.16.5和pandas 0.25.2。

似乎df.to_records()将为您工作。您正在寻找的确切特性被请求，to_records被指向作为替代。

我用你的例子在本地尝试了这一点，这个调用产生了与你正在寻找的输出非常相似的东西:

rec.array([(1, nan, 0.2, nan), (2, nan, nan, 0.5), (3, nan, 0.2, 0.5),
       (4, 0.1, 0.2, nan), (5, 0.1, 0.2, 0.5), (6, 0.1, nan, 0.5),
       (7, 0.1, nan, nan)],
      dtype=[(u'ID', '<i8'), (u'A', '<f8'), (u'B', '<f8'), (u'C', '<f8')])

注意，这是一个重数组，而不是数组。可以通过调用numpy数组的构造函数np.array(df.to_records())将结果移动到常规numpy数组中。