将数据框转换为列表时更改值

Question

我有一个问题，我已经研究了一段时间但无法理解。

我正在使用 Python 进行数据分析项目。我有这个数据集，其中包含坐标点 x 和 y。我将数据集存储在名为 df 的 panda DataFrame 中。该数据集包含 400 行，每 2 列包含 x 和 y 坐标，它们是 float64 对象。

对于我的计算，我需要将这个DataFrame 转换为list，我们称之为df_list。我使用df.values.tolist() 命令执行此操作。

我还需要将相同的dataframe 转换为numpy array，我们称之为 df_numpy。我使用df.to_numpy() 命令执行此操作。

现在，我遇到的问题是某些值没有正确转换为list。奇怪的是，错误的总是一个坐标条目，但并不总是相同。

让我通过给出一些输出值来解释：

print(df.loc[0])
print(df.loc[1])
print(df.loc[2])
print(df.loc[3])
print(df.loc[4])

X 1.000000

Y 0.561865

名称：0，数据类型：float64

X 0.351548

Y 0.002068

名称：1，数据类型：float64

X 0.523878

Y 0.337961

名称：2，数据类型：float64

X 0.948091

Y 0.456298

名称：3，数据类型：float64

X 0.608648

Y 0.806752

名称：4，数据类型：float64

print(df_numpy[0])

print(df_numpy[1])

print(df_numpy[2])

print(df_numpy[3])

print(df_numpy[4])

[1. 0.56186462]

[0.35154843 0.00206845]

[0.52387755 0.33796057]

[0.94809129 0.45629823]

[0.60864801 0.80675194]

print(df_list[0])

print(df_list[1])

print(df_list[2])

print(df_list[3])

print(df_list[4])

[1.0, 0.5618646171659081]

[0.3515484263307057, 0.0020684547262851357]

[0.5238775486787602, 0.3379605736871545]

[1.1245393310467733, 0.6538012024565103]

[0.6086480098218077, 0.8067519389187792]

如您所见，list 中位置 3 的数字与 DataFrame 和 numpy array 中的数字不同。

有什么解释为什么会发生这种情况吗？

提前谢谢你。

Answer 1

弃用 pandas.DataFrame.values！

如果您访问 pandas docs 获取 .values，您会看到一条大红色警告，上面写着：

警告：我们建议改用 DataFrame.to_numpy()。