如下所示：
# -*-coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
#读取csv文件
df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv')
#求‘ave_time'的平均值
aveTime=df['ave_time'].mean()
#把ave_time这列的缺失值进进行填充，填充的方法是按这一列的平均值进行填充
df2=df.fillna(aveTime)
#取表中的第3列的所有值
col=df2.iloc[:,2]
#取表中的第3列的所有值
arrs=col.values
#输出结果
print(arrs)
结果：
以上这篇pandas 取出表中一列数据所有的值并转换为array类型的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
路由 路由可以定义在工程的目录下(看你的需求),也可以定义在各个应用中来保存应用的路由,用主路文件urls中使用include()包含各个应用的子路由的数据 路由的解析顺序 Django...
程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些...
本文实例讲述了Flask框架工厂函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在我们开始学习FLask的时候,创建应用的实例是用app=Flask(name)来做的,但是当我们想创建多个不...
本文我们研究下如何在django中反向生成mysql model代码，接下来我们看看具体介绍。 我们在展示django ORM反向生成之前，我们先说一下怎么样正向生成代码。 正向生成，指...
之前用featureCount 处理得到结果，要提出第一列gene_id 和 readcount 列，首先软件输出的第一行默认是你使用的命令行，没有用，用bash批量删掉。 for...