cómo convertir pandas dataframe a numpy array ejemplo de código

Ejemplo 1: convertir array al marco de datos python

np.random.seed(123)
e = np.random.normal(size=10)  
dataframe=pd.DataFrame(e, columns=['a'])print(dataframe)
          a
0-1.08563110.99734520.2829783-1.5062954-0.57860051.6514376-2.4266797-0.42891381.2659369-0.866740

e_dataframe=pd.DataFrame('a':e)print(e_dataframe)
          a
0-1.08563110.99734520.2829783-1.5062954-0.57860051.6514376-2.4266797-0.42891381.2659369-0.866740

Ejemplo 2: objeto de marco de datos a numpy array

import pandas as pd

#initialize a dataframe
df = pd.DataFrame([[21,72,67],[23,78,69],[32,74,56],[52,54,76]],
	columns=['a','b','c'])#convert dataframe to numpy array
arr = df.to_numpy()print('nNumpy Arrayn----------n', arr)

Ejemplo 3: convertir dataframe a numpy array

>>> pd.DataFrame("A":[1,2],"B":[3,4]).to_numpy()
array([[1,3],[2,4]])

Ejemplo 4: arrauy numpy a df

numpy_data = np.array([[1,2],[3,4]])
df = pd.DataFrame(data=numpy_data, index=["row1","row2"], columns=["column1","column2"])print(df)

Ejemplo 5: enumerar el marco de datos a numpy array

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]])

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