Comment convertir un DataFrame Pandas avec des valeurs manquantes en un tableau NumPy préservant NaN ?

Convertir une trame de données Pandas avec des valeurs manquantes en tableau NumPy

Problème

Convertir une trame de données Pandas avec des valeurs manquantes en un tableau NumPy, en préservant les valeurs manquantes comme np.nan. Considérez le dataframe suivant :

<code class="python">index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan]
c = [np.nan, 0.5, 0.5, np.nan, 0.5, 0.5, np.nan]
df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b, 'C': c}, index=index)
df = df.rename_axis('ID')

print(df)</code>

Sortie :

      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

Solution utilisant df.to_numpy()

Utilisez la méthode to_numpy() pour convertir le dataframe en un Tableau NumPy avec les valeurs manquantes représentées par np.nan :

<code class="python">import numpy as np
import pandas as pd

np_array = df.to_numpy()

print(np_array)</code>

Sortie :

[[ 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]]

Préservation des types de données

Si vous devez conserver les types de données dans le tableau résultant, utilisez DataFrame.to_records() pour créer un tableau structuré NumPy :

<code class="python">import numpy as np
import pandas as pd

structured_array = df.to_records()

print(structured_array)</code>

Sortie :

rec.array([('a', 1, 4, 7), ('b', 2, 5, 8), ('c', 3, 6, 9)],
          dtype=[('ID', 'O'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8'), ('B', '<i8')])

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