最近我一直在从使用 numpy 的 ndarray 切换到 pandas 的 DataFrame 来满足我的数据分析需求。我注意到 numpy 函数似乎可以毫无问题地接受 DataFrame 对象来代替 ndarray。然而，当我尝试使用我编写的许多现有函数来操作 ndarray 时，它们经常在索引操作、广播等方面失败，我被迫传递底层 ndarray 使用 df.values。
是否有一些标准的方法或一套指南可以使函数与 DataFrame 兼容？ numpy 函数如何适应这两种类型？
最佳答案
我开始深入研究 numpy 源代码，发现许多函数只是先使用 asarray 等函数将输入转换为 ndarray或 asanyarray .
def numpyFunction(x, *args, **kwargs):
x = np.asanyarray(x)
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关于python - 如何编写对 DataFrame 友好的函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44656007/