自从我开始在 pandas 中使用categorical
类型以来,我有一段无法工作的特定代码:(为了方便起见,我将其形成为测试):
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": ["a", "b", "c", "a"]})
df["B"] = df["A"].astype('category')
original_grouped=df["A"].value_counts()
assert(isinstance( original_grouped.index.values, np.ndarray))
b_grouped=df["B"].value_counts()
print(type( b_grouped.index.values))
assert(isinstance( b_grouped.index.values, np.ndarray))
如何将 b_grouped.index.values
转换为 np.ndarray
?经过一番搜索,我找不到属性或设置方法来提取它
最佳答案
对我来说Series.to_numpy
在 pandas 0.25.1 中:
print(type( b_grouped.index.to_numpy()))
<class 'numpy.ndarray'>
assert(isinstance( b_grouped.index.to_numpy(), np.ndarray))
关于python - 在 value_counts() 之后从分类中提取索引作为数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59455648/