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

Pandas-Datenrahmen in NumPy-Array konvertieren

Wie konvertiere ich einen Pandas-Datenrahmen in ein NumPy-Array?

Verwendung df.to_numpy()

df.to_numpy() ist die empfohlene Methode zum Konvertieren eines Pandas-Datenrahmens in ein NumPy-Array. Es ist für Index-, Serien- und DataFrame-Objekte definiert und bietet eine konsistente Möglichkeit, das zugrunde liegende NumPy-Array zu extrahieren.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# Convert the entire DataFrame
array = df.to_numpy()

# Convert specific columns
array = df[['A', 'C']].to_numpy()

Das zurückgegebene Array ist eine Ansicht des ursprünglichen DataFrame, also aller am Array vorgenommenen Änderungen wird im DataFrame widergespiegelt. Um stattdessen eine Kopie zu erhalten, verwenden Sie to_numpy(copy=True).

D-Typen beibehalten

Wenn Sie die D-Typen im Ergebnis beibehalten müssen, können Sie DataFrame verwenden .to_records() statt to_numpy().

record_array = df.to_records()

Beachten Sie das jedoch to_records() gibt ein rec.array zurück, das kein NumPy-Array ist. Stattdessen handelt es sich um ein strukturiertes Array, das eher einem Pandas-DataFrame ähnelt. Wenn Sie ein echtes NumPy-Array mit beibehaltenen Dtypes benötigen, können Sie np.rec.fromrecords():

named_array = np.rec.fromrecords(v, names=v.columns.tolist())

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