将pandas DataFrame更改为numpy数组，但保留列名

可以使用values属性来实现。values属性返回一个包含DataFrame数据的numpy数组，其中每一行对应DataFrame的一行数据，每一列对应DataFrame的一列数据。同时，可以使用columns属性获取DataFrame的列名。

下面是一个完整的答案：

要将pandas DataFrame更改为numpy数组，但保留列名，可以使用values属性获取数据数组，同时使用columns属性获取列名。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将DataFrame转换为numpy数组
array = df.values

# 获取列名
columns = df.columns.tolist()

# 打印结果
print("DataFrame:")
print(df)
print("\nNumpy数组:")
print(array)
print("\n列名:")
print(columns)

输出结果：

DataFrame:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

Numpy数组:
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

列名:
['A', 'B']

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列数据的DataFrame。然后，使用values属性将DataFrame转换为numpy数组，并使用columns属性获取列名。最后，打印出DataFrame、numpy数组和列名的结果。

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