Перевод Pandas series или index в NumPy array или list

Быстрый ответ

Если вы хотите преобразовать серию Pandas в массив NumPy, используйте метод series.to_numpy():

# Для серии Pandas 'series':
numpy_array = series.to_numpy()

Этот метод трансформирует вашу серию Pandas в ndarray, оптимально используя память и обеспечивая удобство выполнения числовых операций.

Чтобы преобразовать индекс Pandas в массив NumPy, особенно в сложных случаях с мультииндексными датафреймами, или когда нужна копия данных, опять же пригодится метод to_numpy():

# Для индекса Pandas 'index':
numpy_array = index.to_numpy()

Он позволяет создать независимую копию данных без изменения исходной структуры Pandas.

Давайте более детально рассмотрим процесс преобразования

От статики к динамике

Преобразование серии или индекса в массив NumPy можно сравнить с переходом от твердого состояния к жидкому. Метод .to_numpy() действует как катализатор, превращающий структурированные данные в гибкий числовой массив, доступный для обработки.

Лучшие практики

При использовании .values достигается совместимость с более старыми версиями, но .to_numpy() обеспечивает более точное соблюдение типов данных и повышает эффективность обработки.

Мультиуровневые датафреймы: просто и легко

Работая с мультииндексным датафреймом, при помощи метода df.index.get_level_values('level') вы можете выбрать нужные уровни индекса для преобразования, что обеспечит не только простоту процесса, но и его гибкость.

Точное извлечение данных

Для DataFrame возможно получить отдельные столбцы в виде массивов или списков, используя df['column'].to_numpy() или df['column'].tolist(). Эти методы как ножницы, которые помогают "разрезать" датафрейм для детального анализа.

Визуализация

Преобразование серии Pandas в массив NumPy можно представить как волшебное превращение:

Серия Pandas (🌳): ['яблоко', 'апельсин', 'банан']

Применим к ней метод .to_numpy():

🌳.to_numpy() ➡️  ✨  ➡️  🌌.array

Либо воспользуемся знакомым .values:

🌳.values  ➡️  ✨  ➡️  🌌.array

В результате получаем:

Массив NumPy (🌌): ['яблоко', 'апельсин', 'банан']

Каждое преобразование – это путешествие из "мира Pandas" (🌳) в "мир NumPy" (🌌), где данные трансформируются и становятся готовыми к дальнейшим вычислениям.

Краткое руководство по методам

Выбор метода преобразования из Series или Index Pandas в массив NumPy зависит от ваших требований:

to_numpy()

• Рекомендуется для работы с Pandas v0.24.0+

• copy=True создаёт копию, не затрагивая исходные данные

  .values

• Подходит для работы в условиях обратной совместимости
• Знаком для тех, кто уже давно работает с Pandas

tolist()

• Оптимально, если вам нужен список Python на выходе

.array

• Позволяет обращаться к данным в Pandas ExtensionArrays

Выбор правильного инструмента обеспечит плавность и комфорт вашего "путешествия" по обработке данных.

Создавать копию данных или нет?

Важно решить, требуется ли создавать независимую копию данных:

• copy=True в to_numpy() позволяет защитить исходные данные.
• Если вы собираетесь экспериментировать с данными, не забудьте создать копию.

Проверка перед извлечением данных

Прежде чем работать с мульти-индексом, воспользуйтесь df.index.names для проверки названий индексов и избежания ошибок. Это можно сравнить с проверкой карманов перед заливкой белья в стиральную машину.

Полезные материалы

1. pandas.Series.to_numpy — официальная документация pandas 2.2.0 — Здесь вы найдёте полную информацию о преобразовании серии Pandas в массивы NumPy.
2. Преобразование DataFrame pandas в массив NumPy – Stack Overflow — Здесь представлены разнообразные решения сообщества для преобразования DataFrame в массив NumPy.
3. NumPy: абсолютные основы для начинающих — модуль обучения NumPy v1.26 — В этом учебнике содержатся сведения для начинающих по работе с массивами NumPy.
4. #1 Что такое Redux? | Приложение на React Native | Видеоурок по Redux – YouTube — Познакомьтесь с массивами NumPy на примере обучающего видео.
5. Medium — Пройдитесь по дискуссиям о сериях Pandas против массивов NumPy в контексте data science.
6. pandas' read_csv parse_dates vs explicit date conversion · GitHub — Используйте эти примеры кода для лучшего понимания методов преобразования дат.