Ответ 1

Чтобы преобразовать pandas dataframe (df) в пустой массив ndarray, используйте этот код:

df.values

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]])

Ответ 2

Примечание. Метод .as_matrix() используемый в этом ответе, устарел. Панды 0.23.4 предупреждают:

Метод .as_matrix будет удален в следующей версии. Вместо этого используйте .values.

У Панд есть что-то встроенное...

numpy_matrix = df.as_matrix()

дает

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]])

Ответ 3

Я бы просто связал функции DataFrame.reset_index() и DataFrame.values, чтобы получить Numpy представление кадра данных, включая индекс:

In [8]: df
Out[8]: 
          A         B         C
0 -0.982726  0.150726  0.691625
1  0.617297 -0.471879  0.505547
2  0.417123 -1.356803 -1.013499
3 -0.166363 -0.957758  1.178659
4 -0.164103  0.074516 -0.674325
5 -0.340169 -0.293698  1.231791
6 -1.062825  0.556273  1.508058
7  0.959610  0.247539  0.091333

[8 rows x 3 columns]

In [9]: df.reset_index().values
Out[9]:
array([[ 0.        , -0.98272574,  0.150726  ,  0.69162512],
       [ 1.        ,  0.61729734, -0.47187926,  0.50554728],
       [ 2.        ,  0.4171228 , -1.35680324, -1.01349922],
       [ 3.        , -0.16636303, -0.95775849,  1.17865945],
       [ 4.        , -0.16410334,  0.0745164 , -0.67432474],
       [ 5.        , -0.34016865, -0.29369841,  1.23179064],
       [ 6.        , -1.06282542,  0.55627285,  1.50805754],
       [ 7.        ,  0.95961001,  0.24753911,  0.09133339]])

Чтобы получить dtypes, нам нужно преобразовать этот ndarray в структурированный массив, используя view:

In [10]: df.reset_index().values.ravel().view(dtype=[('index', int), ('A', float), ('B', float), ('C', float)])
Out[10]:
array([( 0, -0.98272574,  0.150726  ,  0.69162512),
       ( 1,  0.61729734, -0.47187926,  0.50554728),
       ( 2,  0.4171228 , -1.35680324, -1.01349922),
       ( 3, -0.16636303, -0.95775849,  1.17865945),
       ( 4, -0.16410334,  0.0745164 , -0.67432474),
       ( 5, -0.34016865, -0.29369841,  1.23179064),
       ( 6, -1.06282542,  0.55627285,  1.50805754),
       ( 7,  0.95961001,  0.24753911,  0.09133339),
       dtype=[('index', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

Ответ 4

Не рекомендуется использовать values и as_matrix() !

Начиная с версии v0.24.0, мы познакомились с двумя совершенно новыми, предпочтительными методами получения массивов NumPy из объектов pandas:

1. to_numpy(), который определен DataFrame объектов Index, Series, и DataFrame, и
2. array, который определяется только для объектов Index и Series.

Если вы посетите документы v0.24 для .values, вы увидите большое красное предупреждение, которое гласит:

Предупреждение: мы рекомендуем использовать DataFrame.to_numpy().

См. Этот раздел примечаний к выпуску v0.24.0 и этот ответ для получения дополнительной информации.

На пути к лучшей согласованности: to_numpy()

В духе лучшей согласованности во всем API был введен новый метод to_numpy для извлечения базового массива NumPy из DataFrames.

# Setup.
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df

   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

df.to_numpy()
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

Как упоминалось выше, этот метод также определен для объектов Index и Series (см. Здесь).

df.index.to_numpy()
# array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

df['A'].to_numpy()
#  array([1, 2, 3])

По умолчанию возвращается вид, поэтому любые сделанные изменения будут влиять на оригинал.

v = df.to_numpy()
v[0, 0] = -1

df
   A  B
a -1  4
b  2  5
c  3  6

Если вам нужна копия, используйте to_numpy(copy=True);

v = df.to_numpy(copy=True)
v[0, 0] = -123

df
   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

Если вам нужно сохранить dtypes...
Как показано в другом ответе, DataFrame.to_records - хороший способ сделать это.

df.to_records()
# rec.array([('a', -1, 4), ('b',  2, 5), ('c',  3, 6)],
#           dtype=[('index', 'O'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8')])

К сожалению, этого нельзя сделать с помощью to_numpy. Однако, в качестве альтернативы, вы можете использовать np.rec.fromrecords:

v = df.reset_index()
np.rec.fromrecords(v, names=v.columns.tolist())
# rec.array([('a', -1, 4), ('b',  2, 5), ('c',  3, 6)],
#          dtype=[('index', '<U1'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8')])

С точки зрения производительности, это почти то же самое (на самом деле, использование rec.fromrecords немного быстрее).

df2 = pd.concat([df] * 10000)

%timeit df2.to_records()
%%timeit
v = df2.reset_index()
np.rec.fromrecords(v, names=v.columns.tolist())

11.1 ms ± 557 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
9.67 ms ± 126 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Обоснование добавления нового метода

to_numpy() (в дополнение к array) был добавлен в результате обсуждений в двух выпусках GitHub GH19954 и GH23623.

В частности, в документах упоминается обоснование:

[...] с .values было неясно, будет ли возвращаемое значение фактическим массивом, некоторым его преобразованием или одним из пользовательских массивов панд (например, Categorical). Например, с PeriodIndex, .values каждый раз генерирует новый ndarray объектов периода. [...]

Цель to_numpy - улучшить согласованность API, что является важным шагом в правильном направлении. .values не будет устаревшей в текущей версии, но я ожидаю, что это может произойти в какой-то момент в будущем, поэтому я настоятельно рекомендую пользователям перейти на более новый API, как только вы сможете.

Критика других решений

DataFrame.values имеет противоречивое поведение, как уже отмечалось.

DataFrame.get_values() - это просто оболочка для DataFrame.values, поэтому все сказанное выше применимо.

DataFrame.as_matrix() устарела, НЕ используйте!

Ответ 5

Вы можете использовать метод to_records, но вам придется немного поиграть с dtypes, если они не то, что вы хотите от get go. В моем случае, скопировав ваш DF из строки, тип индекса является строкой (представлен object dtype в pandas):

In [102]: df
Out[102]: 
label    A    B    C
ID                  
1      NaN  0.2  NaN
2      NaN  NaN  0.5
3      NaN  0.2  0.5
4      0.1  0.2  NaN
5      0.1  0.2  0.5
6      0.1  NaN  0.5
7      0.1  NaN  NaN

In [103]: df.index.dtype
Out[103]: dtype('object')
In [104]: df.to_records()
Out[104]: 
rec.array([(1, nan, 0.2, nan), (2, nan, nan, 0.5), (3, nan, 0.2, 0.5),
       (4, 0.1, 0.2, nan), (5, 0.1, 0.2, 0.5), (6, 0.1, nan, 0.5),
       (7, 0.1, nan, nan)], 
      dtype=[('index', '|O8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
In [106]: df.to_records().dtype
Out[106]: dtype([('index', '|O8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

Преобразование возвращаемого dtype не работает для меня, но уже можно сделать это в Pandas:

In [109]: df.index = df.index.astype('i8')
In [111]: df.to_records().view([('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
Out[111]:
rec.array([(1, nan, 0.2, nan), (2, nan, nan, 0.5), (3, nan, 0.2, 0.5),
       (4, 0.1, 0.2, nan), (5, 0.1, 0.2, 0.5), (6, 0.1, nan, 0.5),
       (7, 0.1, nan, nan)], 
      dtype=[('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

Обратите внимание, что Pandas не задает имя индекса должным образом (до ID) в массиве экспортированных записей (ошибка?), поэтому мы получаем прибыль от преобразования типов, чтобы также исправить это.

В настоящий момент Pandas имеет только 8-байтовые целые числа, i8 и плавает, f8 (см. этот issue).

Ответ 6

Кажется, что df.to_records() будет работать для вас. Точная функция, которую вы искали, была запрошена, и to_records указали в качестве альтернативы.

Я попробовал это локально, используя ваш пример, и этот вызов дает нечто очень похожее на результат, который вы искали:

rec.array([(1, nan, 0.2, nan), (2, nan, nan, 0.5), (3, nan, 0.2, 0.5),
       (4, 0.1, 0.2, nan), (5, 0.1, 0.2, 0.5), (6, 0.1, nan, 0.5),
       (7, 0.1, nan, nan)],
      dtype=[(u'ID', '<i8'), (u'A', '<f8'), (u'B', '<f8'), (u'C', '<f8')])

Обратите внимание, что это recarray а не array. Вы можете переместить результат в обычный массив numpy, вызвав его конструктор как np.array(df.to_records()).

Ответ 7

Вот мой подход к созданию массива структуры из pandas DataFrame.

Создайте фрейм данных

import pandas as pd
import numpy as np
import six

NaN = float('nan')
ID = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
A = [NaN, NaN, NaN, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
B = [0.2, NaN, 0.2, 0.2, 0.2, NaN, NaN]
C = [NaN, 0.5, 0.5, NaN, 0.5, 0.5, NaN]
columns = {'A':A, 'B':B, 'C':C}
df = pd.DataFrame(columns, index=ID)
df.index.name = 'ID'
print(df)

      A    B    C
ID               
1   NaN  0.2  NaN
2   NaN  NaN  0.5
3   NaN  0.2  0.5
4   0.1  0.2  NaN
5   0.1  0.2  0.5
6   0.1  NaN  0.5
7   0.1  NaN  NaN

Определите функцию для создания массива массив numpy (а не массива записей) из pandas DataFrame.

def df_to_sarray(df):
    """
    Convert a pandas DataFrame object to a numpy structured array.
    This is functionally equivalent to but more efficient than
    np.array(df.to_array())

    :param df: the data frame to convert
    :return: a numpy structured array representation of df
    """

    v = df.values
    cols = df.columns

    if six.PY2:  # python 2 needs .encode() but 3 does not
        types = [(cols[i].encode(), df[k].dtype.type) for (i, k) in enumerate(cols)]
    else:
        types = [(cols[i], df[k].dtype.type) for (i, k) in enumerate(cols)]
    dtype = np.dtype(types)
    z = np.zeros(v.shape[0], dtype)
    for (i, k) in enumerate(z.dtype.names):
        z[k] = v[:, i]
    return z

Используйте reset_index, чтобы создать новый фрейм данных, который включает индекс как часть его данных. Преобразуйте этот кадр данных в структурный массив.

sa = df_to_sarray(df.reset_index())
sa

array([(1L, nan, 0.2, nan), (2L, nan, nan, 0.5), (3L, nan, 0.2, 0.5),
       (4L, 0.1, 0.2, nan), (5L, 0.1, 0.2, 0.5), (6L, 0.1, nan, 0.5),
       (7L, 0.1, nan, nan)], 
      dtype=[('ID', '<i8'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

EDIT: Обновлен df_to_sarray, чтобы избежать вызова ошибки .encode() с помощью python 3. Благодаря Джозефу Гарвину и halcyon для их комментариев и решений.

Ответ 8

Два способа преобразовать фрейм данных в его представление массива Numpy.

• mah_np_array = df.as_matrix(columns=None)

• mah_np_array = df.values

Документ: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.as_matrix.html.

Ответ 9

Более простой способ для примера DataFrame:

df

         gbm       nnet        reg
0  12.097439  12.047437  12.100953
1  12.109811  12.070209  12.095288
2  11.720734  11.622139  11.740523
3  11.824557  11.926414  11.926527
4  11.800868  11.727730  11.729737
5  12.490984  12.502440  12.530894

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:

np.array(df.to_records().view(type=np.matrix))

ПОЛУЧИТЬ:

array([[(0, 12.097439  , 12.047437, 12.10095324),
        (1, 12.10981081, 12.070209, 12.09528824),
        (2, 11.72073428, 11.622139, 11.74052253),
        (3, 11.82455653, 11.926414, 11.92652727),
        (4, 11.80086775, 11.72773 , 11.72973699),
        (5, 12.49098389, 12.50244 , 12.53089367)]],
dtype=(numpy.record, [('index', '<i8'), ('gbm', '<f8'), ('nnet', '<f4'),
       ('reg', '<f8')]))

Ответ 10

Просто была похожая проблема при экспорте из фрейма данных в таблицу arcgis и наткнулся на решение от usgs (https://my.usgs.gov/confluence/display/cdi/pandas.DataFrame+to+ArcGIS+Table). Короче говоря, у вашей проблемы есть похожее решение:

df

      A    B    C
ID               
1   NaN  0.2  NaN
2   NaN  NaN  0.5
3   NaN  0.2  0.5
4   0.1  0.2  NaN
5   0.1  0.2  0.5
6   0.1  NaN  0.5
7   0.1  NaN  NaN

np_data = np.array(np.rec.fromrecords(df.values))
np_names = df.dtypes.index.tolist()
np_data.dtype.names = tuple([name.encode('UTF8') for name in np_names])

np_data

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)], 
      dtype=(numpy.record, [('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')]))

Ответ 11

В дополнение к ответу meteore, я нашел код

df.index = df.index.astype('i8')

не работает для меня. Поэтому я поставил свой код здесь для удобства других людей, придерживающихся этой проблемы.

city_cluster_df = pd.read_csv(text_filepath, encoding='utf-8')
# the field 'city_en' is a string, when converted to Numpy array, it will be an object
city_cluster_arr = city_cluster_df[['city_en','lat','lon','cluster','cluster_filtered']].to_records()
descr=city_cluster_arr.dtype.descr
# change the field 'city_en' to string type (the index for 'city_en' here is 1 because before the field is the row index of dataframe)
descr[1]=(descr[1][0], "S20")
newArr=city_cluster_arr.astype(np.dtype(descr))

Ответ 12

Спасибо, что ответ Фил, это здорово.

ответ для

не работает для меня, ошибка: TypeError: тип данных не понят - Joseph Garvin 13 февраля в 17:55

Я использую python 3 и получаю ту же ошибку. а затем я удаляю .encode(), тогда выражение выглядит следующим образом.

types = [(cols[i], df[k].dtype.type) for (i, k) in enumerate(cols)]

тогда он работает.

Ответ 13

Напишите to_numpy вместо to_numpy() чтобы сохранить dtypes.

Ответ 14

Попробуй это:

a = numpy.asarray(df)

Ответ 15

Я прошел ответы выше. Метод as_matrix() работает, но сейчас он устарел. Для меня то, что сработало, было " .to_numpy() ".

Это возвращает многомерный массив. Я предпочитаю использовать этот метод, если вы читаете данные из таблицы Excel и вам нужен доступ к данным из любого индекса. Надеюсь это поможет :)