Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie konvertiere ich einen Pandas-DataFrame mit fehlenden Werten in ein NumPy-Array, das NaN beibehält?
Konvertieren Sie einen Pandas-Datenrahmen mit fehlenden Werten in ein NumPy-Array und behalten Sie dabei die fehlenden Werte bei als np.nan. Betrachten Sie den folgenden Datenrahmen:
<code class="python">index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan] c = [np.nan, 0.5, 0.5, np.nan, 0.5, 0.5, np.nan] df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c}, index=index) df = df.rename_axis('ID') print(df)</code>
Ausgabe:
A B C ID 1 NaN 0.2 NaN 2 NaN NaN 0.5 3 NaN 0.2 0.5 4 0.1 0.2 NaN 5 0.1 0.2 0.5 6 0.1 NaN 0.5 7 0.1 NaN NaN
Verwenden Sie die Methode to_numpy(), um den Datenrahmen in a zu konvertieren NumPy-Array mit fehlenden Werten, dargestellt als np.nan:
<code class="python">import numpy as np import pandas as pd np_array = df.to_numpy() print(np_array)</code>
Ausgabe:
[[ nan 0.2 nan] [ nan nan 0.5] [ nan 0.2 0.5] [ 0.1 0.2 nan] [ 0.1 0.2 0.5] [ 0.1 nan 0.5] [ 0.1 nan nan]]
Wenn Sie die Datentypen im resultierenden Array beibehalten müssen, verwenden Sie DataFrame.to_records (), um eine NumPy-Struktur zu erstellen Array:
<code class="python">import numpy as np import pandas as pd structured_array = df.to_records() print(structured_array)</code>
Ausgabe:
rec.array([('a', 1, 4, 7), ('b', 2, 5, 8), ('c', 3, 6, 9)], dtype=[('ID', 'O'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8'), ('B', '<i8')])
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