将熊猫数据帧转换为NumPy数组

如何将熊猫数据帧转换为NumPy数组?

DataFrame:

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')

给了

label   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

我想把它转换成一个NumPy数组，像这样:

array([[ 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]])

另外，是否可以像这样保存dtype ?

array([[ 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]],
     dtype=[('ID', '<i4'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('B', '<f8')])

当前回答

我浏览了上面的答案。“as_matrix()”方法可以工作，但现在已经过时了。对我来说，工作的是“.to_numpy()”。

这将返回一个多维数组。我更喜欢使用这种方法，如果你从excel表读取数据，你需要从任何索引访问数据。希望这对你有所帮助。

2019-05-30 04:05:44

其他回答

要将pandas数据帧(df)转换为numpy ndarray，使用以下代码:

df.values

array([[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]])

2016-05-05 05:29:51

您可以使用to_records方法，但是如果dtypes不是您想要的，那么就必须使用它们。在我的例子中，从一个字符串复制了你的DF，索引类型是字符串(由一个对象dtype在pandas中表示):

In [102]: df
Out[102]: 
label    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

In [103]: df.index.dtype
Out[103]: dtype('object')
In [104]: df.to_records()
Out[104]: 
rec.array([(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)], 
      dtype=[('index', '|O8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
In [106]: df.to_records().dtype
Out[106]: dtype([('index', '|O8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

转换重数组dtype不为我工作，但在熊猫已经可以这样做:

In [109]: df.index = df.index.astype('i8')
In [111]: df.to_records().view([('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
Out[111]:
rec.array([(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)], 
      dtype=[('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

请注意，Pandas没有在导出的记录数组中正确地设置索引的名称(为ID)(一个错误?)，因此我们可以从类型转换中获益，以纠正这一点。

目前Pandas只有8字节整数i8和浮点数f8(参见本期)。

2012-11-02 10:16:00

试试这个:

a = numpy.asarray(df)

2019-05-28 15:46:22

将数据帧转换为numpy数组表示的两种方法。

mah_np_array = df.as_matrix(columns=None) Mah_np_array = df.values

医生:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.as_matrix.html

2017-12-29 10:02:05

除了meteore的答案，我还找到了密码

df.index = df.index.astype('i8')

对我没用。所以我把我的代码放在这里，以方便其他被这个问题困扰的人。

city_cluster_df = pd.read_csv(text_filepath, encoding='utf-8')
# the field 'city_en' is a string, when converted to Numpy array, it will be an object
city_cluster_arr = city_cluster_df[['city_en','lat','lon','cluster','cluster_filtered']].to_records()
descr=city_cluster_arr.dtype.descr
# change the field 'city_en' to string type (the index for 'city_en' here is 1 because before the field is the row index of dataframe)
descr[1]=(descr[1][0], "S20")
newArr=city_cluster_arr.astype(np.dtype(descr))

2016-03-13 15:16:01

将熊猫数据帧转换为NumPy数组

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