Pandas: 특정 열을 numpy 배열로 변환하는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame의 특정 열을 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다.

방법 1: 열을 NumPy 배열로 변환

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

방법 2: 여러 열을 NumPy 배열로 변환

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

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예제 1: 열을 NumPy 배열로 변환

다음 코드는 DataFrame의 포인트 열을 NumPy 배열로 변환하는 방법을 보여줍니다.

 #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() 함수를 사용하여 결과가 실제로 NumPy 배열인지 확인할 수 있습니다.

 #view data type
print ( type (column_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

예시 2: 여러 열을 NumPy 배열로 변환

다음 코드는 DataFrame의 팀 및 지원 열을 다차원 NumPy 배열로 변환하는 방법을 보여줍니다.

 #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() 함수를 사용하여 결과가 실제로 NumPy 배열인지 확인할 수 있습니다.

 #view data type
print ( type (columns_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

또한 Shape 함수를 사용하여 결과 NumPy 배열의 모양을 표시할 수도 있습니다.

 #view shape of array
print (columns_to_numpy. shape )

(8, 2)

결과 NumPy 배열에는 8개의 행과 2개의 열이 있는 것을 볼 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 NumPy에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열에서 특정 요소를 제거하는 방법
NumPy 배열의 요소를 바꾸는 방법
NumPy 배열에서 특정 행을 얻는 방법