Pandas: so konvertieren sie bestimmte spalten in ein numpy-array

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um bestimmte Spalten eines Pandas-DataFrames in ein NumPy-Array zu konvertieren:

Methode 1: Spalte in NumPy-Array konvertieren

 column_to_numpy = df[' col1 ']. to_numpy ()

Methode 2: Konvertieren Sie mehrere Spalten in ein NumPy-Array

 columns_to_numpy = df[[' col1 ', ' col3 ', ' col4 ']]. to_numpy ()

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Beispiel 1: Konvertieren Sie eine Spalte in ein NumPy-Array

Der folgende Code zeigt, wie die Punktspalte des DataFrame in ein NumPy-Array konvertiert wird:

 #convert points column to NumPy array
column_to_numpy = df[' points ']. to_numpy ()

#view result
print (column_to_numpy)

[18 22 19 14 14 11 20 28]

Mit der Funktion type() können wir bestätigen, dass das Ergebnis tatsächlich ein NumPy-Array ist:

 #view data type
print ( type (column_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

Beispiel 2: Konvertieren Sie mehrere Spalten in ein NumPy-Array

Der folgende Code zeigt, wie die Team- und Assists -Spalten des DataFrame in ein mehrdimensionales NumPy-Array konvertiert werden:

 #convert team and assists columns to NumPy array
columns_to_numpy = df[[' team ', ' assists ']]. to_numpy ()

#view result
print (columns_to_numpy)

[['AT 5]
 ['B' 7]
 ['C' 7]
 ['D' 9]
 ['E' 12]
 ['F' 9]
 ['G' 9]
 ['H' 4]]

Mit der Funktion type() können wir bestätigen, dass das Ergebnis tatsächlich ein NumPy-Array ist:

 #view data type
print ( type (columns_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

Wir können auch die Formfunktion verwenden, um die Form des resultierenden NumPy-Arrays anzuzeigen:

 #view shape of array
print (columns_to_numpy. shape )

(8, 2)

Wir können sehen, dass das resultierende NumPy-Array 8 Zeilen und 2 Spalten hat.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere häufige Aufgaben in NumPy ausführen:

So entfernen Sie bestimmte Elemente aus dem NumPy-Array
So ersetzen Sie Elemente in einem NumPy-Array
So erhalten Sie eine bestimmte Zeile aus einem NumPy-Array