将数据框架转换为Numpy数组是Pandas库中非常有用的一个功能，可以快速地将数据进行处理和分析。下面，我将为您详细讲解Pandas Dataframe.to_numpy()的完整攻略。
一、Pandas Dataframe.to_numpy()方法的作用
Pandas Dataframe.to_numpy()方法的作用是将数据框架转换为Numpy数组。这个方法的操作非常简单，只需要调用数据框架的to_numpy()方法即可。
二、数据框架转换为Numpy数组的实例
下面我们通过实例来详细了解数据框架转换为Numpy数组的方法。
实例1
我们首先创建一个DataFrame，然后打印输出，看看这个DataFrame是什么样子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
运行输出结果为：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
接着，我们使用Dataframe.to_numpy()方法将DataFrame转换为Numpy数组，并打印输出：
arr = df.to_numpy()
print(type(arr))
print(arr)
运行输出结果为：
<class 'numpy.ndarray'>
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
可以看到，这个DataFrame被成功转换为了一个Numpy数组。
实例2
接下来，我们再举一个例子，来演示如何在转换DataFrame为Numpy数组时，只取部分列：
df2 = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
arr2 = df2[['A', 'B']].to_numpy()
print(type(arr2))
print(arr2)
输出结果为：
<class 'numpy.ndarray'>
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
在这个实例中，我们只取了DataFrame中的前两列（A和B），并将它们转换成了一个Numpy数组。
三、Pandas Dataframe.to_numpy()方法的注意事项
在使用Pandas Dataframe.to_numpy()方法时需要注意以下几点：
- 转换得到的Numpy数组是一个ndarray类型的对象。
- 转换得到的Numpy数组的元素类型，取决于DataFrame中列的元素类型。
- 调用Dataframe.to_numpy()方法时，如果DataFrame中存在字符串或其他非数值类型的列，转换为Numpy数组时会将非数值类型的列转换为空值（NaN）。
四、总结
Pandas Dataframe.to_numpy()方法是Pandas库中非常有用的一个功能，可以快速地将数据进行处理和分析。在使用该方法时，需要注意数据类型以及有多余类型需要注意转换。