Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する
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pandas.index.values
プロパティを使用して Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する -
pandas.index.to_numpy()
関数を使用して、Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する -
pandas.index.array
プロパティを使用して Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する
このチュートリアルでは、Pandas シリーズを Python で NumPy 配列に変換する方法について説明します。
pandas.index.values
プロパティを使用して Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する
Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する場合は、pandas.index.values
プロパティを使用できます。pandas.index.values
プロパティは、インデックスの値を配列の形式で返します。次に、numpy.array()
関数を使用して、この配列を NumPy 配列に変換できます。次のコード例を参照してください。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=["a", "b", "c"])
array = np.array(df.index.values)
print(array)
出力:
['a' 'b' 'c']
最初に、pd.DataFrame()
関数を使用して Pandas シリーズ df
を作成しました。次に、df
を df.index.values
プロパティを使用して配列に変換し、np.array()
関数を使用して NumPy 配列 array
内に格納しました。
pandas.index.to_numpy()
関数を使用して、Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する
pandas.index.values
メソッドは今のところ正常に機能しますが、非推奨であり、Pandas パッケージの将来のバージョンで削除される予定です。pandas.index.values
プロパティの適切な代替は、pandas.index.to_numpy()
関数です。pandas.index.to_numpy()
関数は、Pandas シリーズ内の値を NumPy 配列に直接変換するため、numpy.array()
関数を明示的に使用する必要はありません。次のコード例は、pandas.index.to_numpy()
関数を使用して Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する方法を示しています。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=["a", "b", "c"])
array = df.index.to_numpy()
print(array)
出力:
['a' 'b' 'c']
最初に、pd.DataFrame()
関数を使用して Pandas シリーズ df
を作成しました。次に、df.index.to_numpy()
関数を使用して df
を NumPy 配列に変換し、その結果を array
内に格納しました。
pandas.index.array
プロパティを使用して Pandas シリーズを NumPy 配列に変換する
pandas.index.values
プロパティの代わりに使用できるもう 1つのメソッドは、pandas.index.array
プロパティです。pandas.index.array
プロパティは、Pandas シリーズを Pandas 配列に変換します。numpy.array()
関数を使用して、この Pandas 配列を NumPy 配列に変換できます。次のコード例を参照してください。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=["a", "b", "c"])
array = np.array(df.index.array)
print(array)
出力:
['a' 'b' 'c']
最初に、pd.DataFrame()
関数を使用して Pandas シリーズ df
を作成しました。次に、df
を df.index.array
プロパティを使用して Pandas 配列に変換し、その結果を numpy.array()
関数を使用して NumPy 配列 array
内に保存しました。
Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.
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