如何將 Pandas Dataframe 轉換為 Numpy 陣列

  1. to_numpy 方法將 Dataframe 轉換為 NumPy 陣列
  2. to_records() 方法將 Dataframe 轉換為 NumPy 記錄陣列

我們將來介紹 to_numpy() 方法將 pandas.Dataframe 轉換為 NumPy 陣列,這是從 pandas v0.24.0 引入的,替換了舊的 .values 方法。我們可以在 IndexSeriesDataFrame 物件上定義 to_numpy

舊的 DataFrame.values 具有不一致的行為,根據 PandasAPI 文件,我們不建議使用它。但是,如果你使用的是舊版本,我們將研究此方法的例子。

另外一個不推薦使用的舊方法是 DataFrame.as_matrix(),請不要使用它!

我們還將介紹另一種使用 DataFrame.to_records() 方法將給定的 dataframe 轉換為 NumPy 記錄陣列的方法。

to_numpy 方法將 Dataframe 轉換為 NumPy 陣列

pandas.Dataframe 是具有行和列的二維表格資料結構。可以使用 to_numpy 方法將該資料結構轉換為 NumPy 陣列:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint (
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.to_numpy()
print(nmp) 
print(type(nmp))

輸出:

[[5 5 1 3]
 [1 6 6 0]
 [9 1 2 0]
 [9 3 5 3]
 [7 9 4 9]
 [8 1 8 9]]
<class 'numpy.ndarray'>

可以通過以下方法使用 Dataframe.values 方法來實現:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.values
print(nmp) 
print(type(nmp))

輸出:

[[8 8 5 0]
 [1 7 7 5]
 [0 2 4 2]
 [6 8 0 7]
 [6 4 5 1]
 [1 8 4 7]]
<class 'numpy.ndarray'>

如果我們想在 NumPy 陣列中包含 indexes,則需要對 Dataframe.values 應用 reset_index()

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.reset_index().values
print(nmp) 
print(type(nmp))

輸出:

[[0 1 0 3 7]
 [1 8 2 5 1]
 [2 2 2 7 3]
 [3 3 4 3 7]
 [4 5 4 4 3]
 [5 2 9 7 6]]
<class 'numpy.ndarray'>

to_records() 方法將 Dataframe 轉換為 NumPy 記錄陣列

如果你需要 dtypes,則 to_records() 是最好的選擇。在效能方面,to_numpy()to_records() 幾乎相同:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.to_records()
print(nmp) 
print(type(nmp))

輸出:

[(0, 0, 4, 6, 1) 
 (1, 3, 1, 7, 1) 
 (2, 9, 1, 6, 4) 
 (3, 1, 4, 6, 9)
 (4, 9, 1, 3, 9)
 (5, 2, 5, 7, 9)]
<class 'numpy.recarray'>

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