Pandas シリーズとインデックスに NumPy 配列および Python リストとしてアクセスする
Python の Pandas ライブラリでは、多くの場合、DataFrame から NumPy としてデータを抽出する必要があります。さらに処理するには配列または Python リストを使用します。この記事では、インデックスと列の両方を使用してこのタスクを実行する方法について説明します。
NumPy 配列の取得
インデックスまたは列データの NumPy 配列を取得するには、値属性。たとえば、インデックス値を NumPy 配列として取得するには:
<code class="python">df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']) print(df.index.values) # ['a', 'b', 'c'] print(df['A'].values) # [1, 2, 3]</code>
values 属性により、基礎となるデータ ストレージへの直接アクセスが可能になり、変換の必要がなくなります。
Getting Python List
インデックスまたは列データを Python リストとして取得するには、tolist() メソッドを呼び出します。
<code class="python">print(df.index.tolist()) # ['a', 'b', 'c'] print(df['A'].tolist()) # [1, 2, 3]</code>
このメソッドは、アクセスにも使用できることに注意してください。 Series などの他の Pandas オブジェクトからのデータ。
以上がPandas シリーズとインデックスを NumPy 配列と Python リストとして抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。