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