Pandas: 特定の列を numpy 配列に変換する方法

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の特定の列を NumPy 配列に変換できます。

方法 1: 列を NumPy 配列に変換する

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

方法 2: 複数の列を NumPy 配列に変換する

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

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 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

例 1: 列を NumPy 配列に変換する

次のコードは、DataFrame のポイント列を NumPy 配列に変換する方法を示しています。

 #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]

type()関数を使用して、結果が実際に NumPy 配列であることを確認できます。

 #view data type
print ( type (column_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

例 2: 複数の列を NumPy 配列に変換する

次のコードは、DataFrame のチームおよびアシスト列を多次元 NumPy 配列に変換する方法を示しています。

 #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]]

type()関数を使用して、結果が実際に NumPy 配列であることを確認できます。

 #view data type
print ( type (columns_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

また、 shape関数を使用して、結果として得られる NumPy 配列の形状を表示することもできます。

 #view shape of array
print (columns_to_numpy. shape )

(8, 2)

結果の NumPy 配列には 8 行 2 列があることがわかります。

追加リソース

次のチュートリアルでは、NumPy で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

NumPy配列から特定の要素を削除する方法
NumPy配列内の要素を置換する方法
NumPy配列から特定の行を取得する方法