Как преобразовать pandas dataframe в массив: Лучшие способы и советы

Чтобы преобразовать pandas датафрейм в массив, вы можете использовать метод values. Он возвращает массив значений из датафрейма.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
array = df.values
print(array)

Как преобразовать pandas dataframe в массив?

Преобразование pandas dataframe в массив может быть полезным, когда вы хотите работать с данными в других библиотеках или выполнять операции, не предусмотренные в pandas. В этой статье мы рассмотрим несколько способов выполнить это преобразование.

1. Использование метода values

Первый способ - использование метода values для получения значений из dataframe в виде массива. Данный метод возвращает двумерный массив numpy, содержащий значения dataframe. Пример:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем dataframe в массив
array = df.values

print(array)

Результат выполнения данного кода:

[['John' 25 'New York']
 ['Emily' 30 'Paris']
 ['Michael' 35 'London']]

2. Использование метода to_numpy

Второй способ - использование метода to_numpy, доступного начиная с версии pandas 0.24. Этот метод возвращает массив numpy, содержащий значения dataframe. Пример:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем dataframe в массив
array = df.to_numpy()

print(array)

Результат выполнения данного кода будет идентичным предыдущему примеру:

[['John' 25 'New York']
 ['Emily' 30 'Paris']
 ['Michael' 35 'London']]

3. Использование метода as_matrix

Метод as_matrix ранее использовался для преобразования dataframe в массив, но начиная с версии pandas 0.23, данный метод считается устаревшим. Однако, он всё еще может быть использован в старых версиях pandas. Пример:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем dataframe в массив
array = df.as_matrix()

print(array)

Важно отметить, что метод as_matrix будет удален в будущих версиях pandas, поэтому рекомендуется использовать методы values или to_numpy.

4. Использование метода get_values (устаревший)

Раньше, для преобразования dataframe в массив также использовался метод get_values. Но начиная с версии pandas 0.23, данный метод также считается устаревшим и будет удален. Вместо этого, предлагается использовать методы values или to_numpy. Пример использования метода get_values:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем dataframe в массив
array = df.get_values()

print(array)

Пожалуйста, обратите внимание, что данный метод рекомендуется не использовать, поскольку он считается устаревшим.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов преобразовать pandas dataframe в массив. Мы ознакомились с методами values, to_numpy, as_matrix, и get_values. Рекомендуется использовать методы values или to_numpy, так как as_matrix и get_values считаются устаревшими и будут удалены в будущих версиях pandas.

Надеюсь, данная информация была полезна. Успехов в работе с pandas dataframe!