PandasとNumPyはPythonデータサイエンスエコシステムの礎です。PandasはDataFrame構造でデータ操作に優れ、NumPyは配列による効率的な数値計算に優れています。多くの場合、これらのライブラリ間をシームレスに移動し、Pandas DataFrameをNumPy配列に変換してさらなる分析や処理を行う必要があります。この記事では、この変換を行うための最も効果的な方法について詳しく説明します。
目次
to_numpy()メソッド：推奨されるアプローチ
to_numpy()メソッドは、Pandas DataFrameをNumPy配列に変換する最も直接的で効率的な方法です。DataFrameの値をNumPy配列に直接変換し、データ型の指定において柔軟性があります。
import pandas as pd
import numpy as np
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7.1, 8.2, 9.3]}
df = pd.DataFrame(data)
# NumPy配列への変換
numpy_array = df.to_numpy()
print("デフォルトのdtype:n", numpy_array)
# dtypeの指定
numpy_array_float = df.to_numpy(dtype=np.float64)
print("nFloat64 dtype:n", numpy_array_float)
numpy_array_int = df.to_numpy(dtype=np.int32)
print("nInt32 dtype (floatは切り捨てられます):n", numpy_array_int)
dtypeを指定することで、出力配列の型を正確に制御できることに注意してください。省略した場合、to_numpy()はDataFrameのデータから最も適切な型を自動的に推測します。
.values属性：従来のアプローチ
.values属性も、DataFrameデータのNumPy配列表現を返します。to_numpy()と機能的に似ていますが、従来の方法とみなされています。to_numpy()の方が、明確で明示的なため推奨されます。
import pandas as pd
import numpy as np
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# .valuesを使った変換
numpy_array = df.values
print(numpy_array)
出力はto_numpy()を使った場合と同じですが、to_numpy()の方がより現代的で推奨される方法です。
to_records()メソッド：構造化配列の作成
名前付きフィールドを持つNumPy配列（構造化配列に似ている）が必要な場合は、to_records()メソッドを使用します。DataFrameを、各列が名前付きフィールドになるNumPyレコード配列に変換します。
import pandas as pd
import numpy as np
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# NumPyレコード配列への変換
numpy_record_array = df.to_records()
print(numpy_record_array)
print("nレコード配列のデータ型:")
print(numpy_record_array.dtype)
レコード配列にインデックスが含まれていることに注意してください。このメソッドは、後続の分析において列名をNumPy配列構造内に保持することが重要な場合に特に役立ちます。
結論として、to_numpy()は、一般的なDataFrameからNumPy配列への変換に推奨されるメソッドです。.valuesは機能的に同等の代替手段を提供しますが、to_records()は、名前付きフィールドを必要とする構造化配列に最適です。最適な選択は、結果として得られるNumPy配列の具体的なニーズと必要な構造によって異なります。