Question

我目前使用.as_matrix（）函数，以确保numpy数组保持正确的列顺序；但是，这是要折旧的。通过使用建议的.values函数折旧as_matrix函数后，如何确保保持列顺序？还是有另一种方法？

非常感谢

as_matrix示例

In: prices.pct_change()[1:].as_matrix(stocks)

Out: array([-0.00283364,  0.0012285 ,  0.0014199 ,  0.00142983, -0.0053432 ])

带有值的示例

In: prices.pct_change()[1:].values

Out: array([ 0.00142983,  0.0014199 , -0.00283364, -0.0053432 ,  0.0012285 ])

Answer 1

您指出，.as_matrix()已过时。（请参见下文，以与.values进行比较。）

无论如何，似乎您可以通过首先使用.loc来按各自的顺序获取列：

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(444)

prices = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 4), columns=list('abcd'))
columns = list('cad')
prices.pct_change().dropna().loc[:, columns].values

这里是.as_matrix()与.values的{{3}}。您会发现只有细微的差别：

def as_matrix(self, columns=None):
    warnings.warn("Method .as_matrix will be removed in a future version. "
                      "Use .values instead.", FutureWarning, stacklevel=2)
    self._consolidate_inplace()
    return self._data.as_array(transpose=self._AXIS_REVERSED,
                               items=columns)

@property
def values(self):
    self._consolidate_inplace()
    return self._data.as_array(transpose=self._AXIS_REVERSED)

因此，如果您确实愿意，可以在没有警告的情况下重新创建.as_matrix()。（但我强烈希望第一种方法；它是公共API；它不会使您自己处理内部Block类型的Pandas。）

chg = prices.pct_change().dropna()
val = chg._data.as_array(transpose=chg._AXIS_REVERSED, items=columns)
assert np.allclose(val, prices.pct_change().dropna().loc[:, columns].values)

熊猫as_matrix（）的值保持列顺序

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