如何將Pandas系列轉換為Numpy陣列並維持秩序？
[英]How can I convert a Pandas Series to a Numpy Array and maintain order?
問題描述
我有一個pandas系列，看起來像：
cash 50121.599128
num_shares 436.000000
cost_basis 114.400002
open_price 113.650002
close_10 114.360001
close_9 115.769997
close_8 114.800003
close_7 114.040001
close_6 115.680000
close_5 115.930000
close_4 115.430000
close_3 113.339996
close_2 114.870003
close_1 114.050003
dtype: float64
我想將其轉換為一個numpy數組，所以我在做：
next_state_val = np.array([next_state.values])
但是，不能保證我的series將始終具有相同的順序。 如何在多個系列中保持相同的順序？
2 個解決方案
解決方案1
4 已采納 2019-04-03 14:41:17
假設索引始終相同（但不一定以相同的順序出現），則可以在系列中使用.sort_index() 。 這將確保該系列每次都按其索引一致地排序。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.Series.sort_index.html
解決方案2
1 2019-04-03 14:41:40
如果我正確理解了文檔，則.values方法將返回一個數組並保留順序。
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