パンダシリーズまたはインデックスをNumpy配列に変換するにはどうすればよいですか？

DataFrameのインデックスまたは列をNumPy配列またはPythonリストとして取得する方法を知っていますか？

NumPy配列を取得するには、次のvalues属性を使用する必要があります。

In [1]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']); df
   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

In [2]: df.index.values
Out[2]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

これは、データが既に格納されている方法にアクセスするため、変換の必要はありません。
注：この属性は、他の多くのパンダのオブジェクトでも使用できます。

In [3]: df['A'].values
Out[3]: Out[16]: array([1, 2, 3])

インデックスをリストとして取得するには、次を呼び出しますtolist：

In [4]: df.index.tolist()
Out[4]: ['a', 'b', 'c']

同様に、列についても同様です。

を使用df.indexしてインデックスオブジェクトにアクセスし、を使用してリストの値を取得できますdf.index.tolist()。同様に、df['col'].tolist()シリーズに使用できます。

パンダ> = 0.24

.valuesこれらの方法を支持しての使用を非推奨にしてください！

以降v0.24.0から、我々は2ブランド真新しい、優先からnumpyのアレイを得るための方法がありますIndex、Seriesと、DataFrameオブジェクトを：彼らはto_numpy()、と.array。使用法に関して、ドキュメントは次のように述べています：

削除または非推奨のSeries.valuesor DataFrame.valuesはありませんが、代わりにまたは を使用することを強くお勧めします。.array.to_numpy()

詳細については、v0.24.0リリースノートのこのセクションを参照してください。

to_numpy() 方法

df.index.to_numpy()
# array(['a', 'b'], dtype=object)

df['A'].to_numpy()
#  array([1, 4])

デフォルトでは、ビューが返されます。変更を加えると元のファイルに影響します。

v = df.index.to_numpy()
v[0] = -1

df
    A  B
-1  1  2
b   4  5

代わりにコピーが必要な場合は、to_numpy(copy=True）;を使用してください。

v = df.index.to_numpy(copy=True)
v[-1] = -123

df
   A  B
a  1  2
b  4  5

この関数はDataFrameでも機能することに注意してください（機能し.arrayません）。

array属性
この属性はExtensionArray、インデックス/シリーズを支持するオブジェクトを返します。

pd.__version__
# '0.24.0rc1'

# Setup.
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5]], columns=['A', 'B'], index=['a', 'b'])
df

   A  B
a  1  2
b  4  5

df.index.array    
# <PandasArray>
# ['a', 'b']
# Length: 2, dtype: object

df['A'].array
# <PandasArray>
# [1, 4]
# Length: 2, dtype: int64

ここから、以下を使用してリストを取得できますlist。

list(df.index.array)
# ['a', 'b']

list(df['A'].array)
# [1, 4]

または、直接呼び出すだけ.tolist()です：

df.index.tolist()
# ['a', 'b']

df['A'].tolist()
# [1, 4]

返されるものに関して、ドキュメントは言及し、

通常のNumPy配列によってサポートされているためSeries、Indexはの周りの薄い（コピーなしの）ラッパーでSeries.array ある新しいを返します。それ自体は特に有用ではありませんが、パンダで、またはサードパーティのライブラリで定義されている拡張配列と同じインターフェイスを提供します。arrays.PandasArraynumpy.ndarrayarrays.PandasArray

要約すると、.arrayどちらかが返されます

1. 既存ExtensionArrayのインデックス/シリーズの裏付け、または
2. シリーズを支えるNumPy配列がある場合、新しいExtensionArrayオブジェクトは、基になる配列の薄いラッパーとして作成されます。

2つの新しいメソッドを追加する根拠これらの関数は、2つのGitHub問題GH19954およびGH23623での議論の結果として追加されました。

具体的には、ドキュメントは根拠に言及しています：

[...] .values戻り値が実際の配列、それの何らかの変換、またはpandasカスタム配列（などCategorical）のいずれであるかは明確ではありませんでした。たとえば、を 使用するとPeriodIndex、毎回.values新しいndarray期間オブジェクトが生成されます。[...]

これら2つの関数は、正しい方向への主要なステップであるAPIの一貫性を向上させることを目的としています。

最後.valuesに、現在のバージョンでは非推奨になりませんが、これは将来のいずれかの時点で発生する可能性があるため、できるだけ早く新しいAPIに移行することをユーザーにお願いします。

マルチインデックスデータフレームを扱っている場合は、マルチインデックスの1つの名前の列のみを抽出する必要がある場合があります。あなたはこれを次のように行うことができます

df.index.get_level_values('name_sub_index')

そしてもちろんname_sub_index、の要素でなければなりませんFrozenList df.index.names

パンダv0.13以降、次も使用できますget_values。

df.index.get_values()

私はパンダdataframeをに変換しlist、基本を使用しましたlist.index()。このようなもの：

dd = list(zone[0]) #Where zone[0] is some specific column of the table
idx = dd.index(filename[i])

あなたはあなたとして値をインデックス化していますidx。

これを行う最近の方法は、.to_numpy（）関数を使用することです。

「price」列のデータフレームがある場合、次のように変換できます。

priceArray = df['price'].to_numpy()

floatやオブジェクトなどのデータ型を関数の引数として渡すこともできます

以下は、データフレーム列をnumpy配列に変換する簡単な方法です。

df = pd.DataFrame(somedict) 
ytrain = df['label']
ytrain_numpy = np.array([x for x in ytrain['label']])

ytrain_numpyはnumpy配列です。

試してみましたto.numpy()が、次のエラーが発生しました： TypeError：タイプのサポートされている変換はありません：（dtype（ 'O'）、）線形SVCを使用してバイナリ関連性分類を行っています。to.numpy（）はdataFrameをnumpy配列に変換していましたが、上記のエラーが発生したため、内部要素のデータ型がリストでした。