将读取后的`dataframe`数据转变为`numpy`的`array`,或者`torch`支持的`tensor`,以方便进行后续操作。

### 将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy Array 或 PyTorch Tensor 对于进一步的操作,Pandas DataFrame 可以通过多种方式转换为 NumPy 数组或 PyTorch 张量。 #### 方法一:直接从 Pandas 到 NumPy 可以直接利用 `DataFrame` 对象的 `.values` 属性来获取底层的 NumPy 表达形式。这一步骤简单快捷,适用于大多数情况下的数据处理需求[^2]。 ```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) np_array = df.values print(np_array) ``` #### 方法二:从 Pandas 经由 NumPy 至 PyTorch 当目标是从 Pandas 数据结构转向 PyTorch 进行机器学习或其他计算任务时,通常建议先将数据框转化为 NumPy 数组,然后再创建对应的张量对象。这种方法能够确保兼容性和效率[^1]。 ```python import torch my_tensor = torch.tensor(df.values.astype('float')) print(my_tensor) ``` 值得注意的是,在某些情况下也可以直接使用 `torch.from_numpy()` 函数完成上述两步操作,该函数允许更简洁地实现相同的效果,并且保持内存共享特性(即修改其中一个会影响另一个),除非显式复制数据。 ```python tensor_directly_from_df = torch.from_numpy(df.values).float() print(tensor_directly_from_df) ``` 为了保证最佳实践,应当考虑原始数据类型的匹配以及是否需要进行类型转换,比如浮点数精度的选择等细节问题。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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