Wie konvertiert man einen Pandas-DataFrame effizient in ein NumPy-Array?

Pandas-Datenrahmen in NumPy-Array konvertieren

Um einen Pandas-Datenrahmen in ein NumPy-Array umzuwandeln, wird empfohlen, die Methode df.to_numpy() zu verwenden. Dieser Ansatz ist df.values ​​aus mehreren Gründen vorzuziehen, wie unten beschrieben.

Verwenden von df.to_numpy()

Aufrufen von df.to_numpy() Die Methode ermöglicht die Extraktion des zugrunde liegenden NumPy-Arrays aus dem Datenrahmen.

import numpy as np
import pandas as pd

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')

arr = df.to_numpy()
print(arr)

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]]

Dtypes beibehalten

Wenn das Ziel darin besteht, die Datentypen im Ergebnis beizubehalten NumPy-Array, ein möglicher Ansatz beinhaltet die Verwendung von DataFrame.to_records(), wie gezeigt unten:

records_array = df.to_records()
print(records_array)

Ausgabe:

rec.array([('a', 1, 4, 7), ('b', 2, 5, 8), ('c', 3, 6, 9)],
           dtype=[('ID', '<U1'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8'), ('C', '<i8')])

Alternativ kann man np.rec.fromrecords verwenden:

v = df.reset_index()
records_array = np.rec.fromrecords(v, names=v.columns.tolist())
print(records_array)

Ausgabe:

rec.array([('a', 1, 4, 7), ('b', 2, 5, 8), ('c', 3, 6, 9)],
           dtype=[('index', '<U1'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8'), ('C', '<i8')])

Die Verwendung einer dieser Methoden stellt die Erhaltung der Datentypen im NumPy-Array sicher.

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