`df.to_numpy()`를 사용하여 누락된 값이 있는 Pandas DataFrame을 NumPy 배열로 변환하고 데이터 유형을 보존하려면 어떻게 해야 합니까?

누락된 값이 있는 Pandas 데이터 프레임을 NumPy 배열로 변환

df.to_numpy() 사용

누락된 값이 있는 Pandas 데이터 프레임을 NumPy로 변환하려면 누락된 값을 나타내는 np.nan이 있는 배열의 경우 df.to_numpy() 메서드를 사용하세요. 이는 데이터프레임과 인덱스/시리즈 개체 모두에서 NumPy 배열을 얻는 일관되고 안정적인 방법을 제공합니다.

<code class="python">import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "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],
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

np_array = df.to_numpy()
print(np_array)</code>

이렇게 하면 np.nan으로 표시되는 누락된 값이 있는 NumPy 배열이 출력됩니다.

[[ 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]]

데이터 유형 보존

NumPy 배열의 데이터 유형을 보존하려면 np.rec.fromrecords() 함수를 사용하십시오.

<code class="python">v = df.reset_index()
np_array_dtypes = np.rec.fromrecords(v, names=v.columns.tolist())
print(np_array_dtypes)</code>

이렇게 하면 원본과 함께 NumPy 배열이 출력됩니다. 다음과 같이 보존되는 데이터 유형:

rec.array([('1', 1, 0.2, 0.5), ('2', 2, np.nan, 0.5), ('3', 3, 0.2, 0.5),
           ('4', 4, 0.2, np.nan), ('5', 5, 0.2, 0.5), ('6', 6, np.nan, 0.5),
           ('7', 7, np.nan, np.nan)],
          dtype=[('index', '<U1'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

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