Bagaimana untuk Menukar Pandas DataFrame dengan Nilai Hilang kepada NumPy Array Memelihara NaN?

Tukar Bingkai Data Pandas dengan Nilai Hilang kepada Tatasusunan NumPy

Masalah

Tukar bingkai data Pandas dengan nilai yang tiada kepada tatasusunan NumPy, mengekalkan nilai yang hilang sebagai np.nan. Pertimbangkan kerangka data berikut:

<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>

Output:

      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

Penyelesaian Menggunakan df.to_numpy()

Gunakan kaedah to_numpy() untuk menukar bingkai data kepada Tatasusunan NumPy dengan nilai yang tiada diwakili sebagai np.nan:

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

np_array = df.to_numpy()

print(np_array)</code>

Output:

[[ 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]]

Memelihara Jenis Data

Jika anda perlu mengekalkan jenis data dalam tatasusunan yang terhasil, gunakan DataFrame.to_records() untuk mencipta tatasusunan berstruktur NumPy:

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

structured_array = df.to_records()

print(structured_array)</code>

Output:

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

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Pandas DataFrame dengan Nilai Hilang kepada NumPy Array Memelihara NaN?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!