Question

我将一个csv导入到数据框中，并得到了这样的系列：

In[1]:   A = df["data1"]
         B = df["data2"]
       type(A)
Out[1]:  pandas.core.series.Series

我制作了这样的皮尔逊模块

def pearson(vector1, vector2):  
    n = len(vector1)  
    # simple sums  
    sum1 = sum(float(vector1[i]) for i in range(n))  
    sum2 = sum(float(vector2[i]) for i in range(n))  
    # sum up the squares  
    sum1_pow = sum([pow(v, 2.0) for v in vector1])  
    sum2_pow = sum([pow(v, 2.0) for v in vector2])  
    # sum up the products  
    p_sum = sum([vector1[i] * vector2[i] for i in range(n)])  

    num = p_sum - (sum1*sum2/n)  
    den =((sum1_pow-pow(sum1, 2)/n) * (sum2_pow-pow(sum2, 2)/n)) ** 0.5 
    if den == 0:  
        return 0.0  
    return num/den

我想使用as_matrix将系列转换为numpy数组，它返回一个不是numpy数组的方法，我如何从numpy数组中获取系列？

from modulas import pearson1
import numpy as np

An = A.as_matrix
Bn = B.as_matrix

p = pearson(An, Bn)
TypeError: 'module' object is not callable

Answer 1

如何将一系列秘密转换为numpy数组？

使用values：

series = pd.Series([1, 2, 3], name="a")
series.values
# => array([1, 2, 3])

Answer 2

将代码更改为：

An=A.as_matrix() ...您必须调用该方法才能使其在熊猫系列上执行其功能

正如@Mad Physicist提到的，无论如何，您大部分时间都可以使用pandas系列代替np阵列

您也可以

An = A.values

我相信as_matrix将在未来的熊猫版本中替换为值

如何将一系列序列转换为numpy数组？

2 个答案: