如何把一个数据框转换成一个Pythonpandas的特定规格的数组
我很难弄清楚如何将我的excel电子表格df [50]中的特定数据框转换为具有某些规范的数据框。 （我不想第一个值进入数组）。 例如df [50]包括：
打印（DF [50]）
0 50 1 29.52 2 29.97 3 29.52 4 29.97 5 31.5 6 33.93 7 36.54 8 34.02 9 33.48 10 32.04 11 33.03 12 35.01 我想要的是：
[29.52, 29.97, 29.52, 29.97, 31.5, 33.93, 36.54, 34.02, 33.48, 32.04, 33.03, 35.01]
我将如何去跳过第一个值？
谢谢。
我用位置iloc[1:]从df选定行的子集中使用函数tolist() ：
print df[50] #0 29.52 #1 29.97 #2 29.52 #3 29.97 #4 31.50 #5 33.93 #6 36.54 #7 34.02 #8 33.48 #9 32.04 #10 33.03 #11 35.01
string列表：
print [ '%.2f' % elem for elem in df[50].iloc[1:].tolist() ] #['29.97', '29.52', '29.97', '31.50', '33.93', '36.54', '34.02', '33.48', '32.04', '33.03', '35.01']
浮动列表：
我必须使用函数，因为float的解释。 更多信息
print [ round(elem, 2) for elem in df[50].iloc[1:].tolist() ] #[29.97, 29.52, 29.97, 31.5, 33.93, 36.54, 34.02, 33.48, 32.04, 33.03, 35.01]
系列：
print df.iloc[1:,50] #1 29.97 #2 29.52 #3 29.97 #4 31.50 #5 33.93 #6 36.54 #7 34.02 #8 33.48 #9 32.04 #10 33.03 #11 35.01 #Name: name, dtype: float64
Numpy数组：
print np.array(df[50].iloc[1:].tolist()) #[ 29.97 29.52 29.97 31.5 33.93 36.54 34.02 33.48 32.04 33.03 35.01]
我认为这是你的要求：
df[50].values[1:]