Converter pandas dataframe em numpy array (com exemplos)
Você pode usar a seguinte sintaxe para converter um DataFrame do pandas em um array NumPy:
df. to_numpy ()
Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática.
Exemplo 1: Converter um DataFrame com os mesmos tipos de dados
O código a seguir mostra como converter um DataFrame do pandas em um array NumPy quando cada uma das colunas do DataFrame é do mesmo tipo de dados:
import pandas as pd #create data frame df1 = pd. DataFrame ({' rebounds ': [7, 7, 8, 13, 7, 4], ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9], ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]}) #view data frame print (df1) rebound points assists 0 7 5 11 1 7 7 8 2 8 7 10 3 13 9 6 4 7 12 6 5 4 9 5 #convert DataFrame to NumPy array new = df1. to_numpy () #view NumPy array print (new) [[ 7 5 11] [7 7 8] [8 7 10] [13 9 6] [7 12 6] [4 9 5]] #confirm that new is a NumPy array print (type(new)) <class 'numpy.ndarray'> #view data type print (new. dtype ) int64
O array Numpy tem um tipo de dados int64 , pois cada coluna no DataFrame original do pandas era um int.
Exemplo 2: Converter um DataFrame com tipos de dados mistos
O código a seguir mostra como converter um DataFrame do pandas em um array NumPy quando as colunas no DataFrame não são todas do mesmo tipo de dados:
import pandas as pd #create data frame df2 = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9], ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]}) #view data frame print (df2) player points assists 0 to 5 11 1 B 7 8 2 C 7 10 3 D 9 6 4 E 12 6 5 F 9 5 #convert DataFrame to NumPy array new = df2. to_numpy () #view NumPy array print (new) [['A' 5 11] ['B' 7 8] ['C' 7 10] ['D' 9 6] ['E' 12 6] ['F' 9 5]] #confirm that new is a NumPy array print (type(new)) <class 'numpy.ndarray'> #view data type print (new. dtype ) object
A matriz Numpy tem um tipo de dados Object porque nem todas as colunas no DataFrame original do pandas eram do mesmo tipo de dados.
Exemplo 3: Converta o DataFrame e defina os valores NA
O código a seguir mostra como converter um DataFrame do pandas em um array NumPy e especificar os valores a serem definidos para todos os valores NA no DataFrame original:
import pandas as pd #create data frame df3 = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', pd. NA , 'D', 'E', 'F'], ' points ': [5, 7, pd. NA , 9, pd. NA , 9], ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]}) #view data frame print (df3) player points assists 0 to 5 11 1 B 7 8 2 <NA> <NA> 10 3 D 9 6 4 E <NA> 6 5 F 9 5 #convert DataFrame to NumPy array new = df3. to_numpy (na_value=' none ') #view NumPy array print (new) [['A' 5 11] ['B' 7 8] ['none' 'none' 10] ['D' 9 6] ['E' 'none' 6] ['F' 9 5]] #confirm that new is a NumPy array print (type(new)) <class 'numpy.ndarray'> #view data type print (new. dtype ) object
Recursos adicionais
Como criar um Pandas DataFrame a partir de um array NumPy
Como converter uma lista em DataFrame no Pandas
Como converter um DataFrame em uma lista no Pandas