Pandas et NumPy sont des pierres angulaires de l’écosystème de la science des données Python. Pandas excelle dans la manipulation de données avec sa structure DataFrame, tandis que NumPy brille dans le calcul numérique efficace avec ses tableaux. Fréquemment, vous avez besoin de passer de manière transparente entre ces bibliothèques, en convertissant un DataFrame Pandas en un tableau NumPy pour une analyse ou un traitement ultérieur. Cet article détaille les méthodes les plus efficaces pour cette conversion.
Table des matières
Méthode to_numpy() : L’approche recommandée
La méthode to_numpy() est le moyen le plus simple et le plus efficace de convertir un DataFrame Pandas en un tableau NumPy. Elle transforme directement les valeurs du DataFrame en un tableau NumPy, offrant une flexibilité dans la spécification du type de données.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame d'exemple
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7.1, 8.2, 9.3]}
df = pd.DataFrame(data)
# Conversion en tableau NumPy
numpy_array = df.to_numpy()
print("Type par défaut:n", numpy_array)
# Spécification du type
numpy_array_float = df.to_numpy(dtype=np.float64)
print("nType Float64:n", numpy_array_float)
numpy_array_int = df.to_numpy(dtype=np.int32)
print("nType Int32 (tronque les flottants):n", numpy_array_int)
Observez comment la spécification de dtype permet un contrôle précis du type du tableau de sortie. Si omis, to_numpy() déduit intelligemment le type le plus approprié à partir des données du DataFrame.
Attribut .values : Une approche héritée
L’attribut .values donne également une représentation en tableau NumPy des données du DataFrame. Bien que fonctionnellement similaire à to_numpy(), il est considéré comme une méthode héritée. to_numpy() est préféré pour sa clarté et sa nature explicite.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame d'exemple
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Conversion utilisant .values
numpy_array = df.values
print(numpy_array)
La sortie est identique à l’utilisation de to_numpy(), mais to_numpy() est la pratique plus moderne et recommandée.
Méthode to_records() : Création de tableaux structurés
Lorsque vous avez besoin d’un tableau NumPy avec des champs nommés (ressemblant à un tableau structuré), utilisez la méthode to_records(). Elle convertit le DataFrame en un tableau d’enregistrements NumPy où chaque colonne devient un champ nommé.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame d'exemple
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Conversion en tableau d'enregistrements NumPy
numpy_record_array = df.to_records()
print(numpy_record_array)
print("nType de données du tableau d'enregistrements:")
print(numpy_record_array.dtype)
Notez l’inclusion de l’index dans le tableau d’enregistrements. Cette méthode est particulièrement précieuse lorsque la préservation des noms de colonnes dans la structure du tableau NumPy est cruciale pour l’analyse ultérieure.
En conclusion, to_numpy() est la méthode recommandée pour les conversions générales DataFrame-tableau NumPy. .values fournit une alternative fonctionnellement équivalente, tandis que to_records() est mieux adapté aux tableaux structurés qui nécessitent des champs nommés. Le choix optimal dépend des besoins spécifiques et de la structure souhaitée du tableau NumPy résultant.