Преобразование DataFrame Pandas в массив NumPy

Чтобы преобразовать DataFrame pandas (df) в массив numpy ndarray, используйте следующий код:

df.values

Это возвращает массив в следующем формате:

array([[nan, 0.2, nan],
       [nan, nan, 0.5],
       [nan, 0.2, 0.5],
       [0.1, 0.2, nan],
       [0.1, 0.2, 0.5],
       [0.1, nan, 0.5],
       [0.1, nan, nan]])

Если вам нужен конкретный столбец, вы можете сделать это следующим образом:

df['column'].values

Примечание: Метод .as_matrix(), использованный в этом ответе, устарел. В версии Pandas 0.23.4 выдается предупреждение:

Метод .as_matrix будет удален в будущих версиях. Используйте .values вместо.

В Pandas есть встроенный метод для этого...

numpy_matrix = df.as_matrix()

возвращает

array([[nan, 0.2, nan],
       [nan, nan, 0.5],
       [nan, 0.2, 0.5],
       [0.1, 0.2, nan],
       [0.1, 0.2, 0.5],
       [0.1, nan, 0.5],
       [0.1, nan, nan]])

Для получения массива NumPy вместо устаревшего метода .as_matrix() используйте метод .values, который работает аналогичным образом:

numpy_matrix = df.values

Этот способ продолжает корректно осуществлять преобразование вашего DataFrame в массив NumPy.

Попробуйте использовать следующий код:

a = numpy.asarray(df)

Этот метод преобразует объекты DataFrame из библиотеки pandas в массив NumPy. Убедитесь, что библиотека NumPy импортирована в вашем коде, добавив строку import numpy. Если у вас возникнут другие вопросы или проблемы, не стесняйтесь их задавать!

Чтобы преобразовать DataFrame в массив NumPy, можно использовать следующий подход:

import numpy as np
import pandas as pd

# Создание примерного DataFrame
data = {
    'gbm': [12.097439, 12.109811, 11.720734, 11.824557, 11.800868, 12.490984],
    'nnet': [12.047437, 12.070209, 11.622139, 11.926414, 11.727730, 12.502440],
    'reg': [12.100953, 12.095288, 11.740523, 11.926527, 11.729737, 12.530894]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование DataFrame в массив NumPy
result = np.array(df.to_records().view(type=np.matrix))

print(result)

Этот код создаёт DataFrame с данными и затем преобразует его в массив NumPy. В результате вы получите массив с типом numpy.record, который содержит индексы и значения колонок gbm, nnet, и reg.

Результат преобразования будет выглядеть примерно так:

array([[(0, 12.097439  , 12.047437, 12.100953),
        (1, 12.10981081, 12.070209, 12.095288),
        (2, 11.72073428, 11.622139, 11.740523),
        (3, 11.82455653, 11.926414, 11.926527),
        (4, 11.80086775, 11.72773 , 11.729737),
        (5, 12.49098389, 12.50244 , 12.530894)]],
dtype=(numpy.record, [('index', '<i8'), ('gbm', '<f8'), ('nnet', '<f4'), ('reg', '<f8')]))

Таким образом, вы получите удобный образец для дальнейшей работы с вашими данными в формате массива NumPy.

Вы можете преобразовать DataFrame в его представление в виде массива Numpy двумя способами:

1. Используя метод as_matrix():

   mah_np_array = df.as_matrix(columns=None)
   

   Обратите внимание, что метод as_matrix() устарел в последних версиях Pandas, и его использование не рекомендуется.

2. Используя атрибут values:

   mah_np_array = df.values
   

   Этот способ является более современным и рекомендуемым для получения массива Numpy из DataFrame.

Для получения дополнительной информации о методах работы с DataFrame, вы можете обратиться к документации Pandas.