Pandas series 또는 index를 NumPy array로 어떻게 변환할 수 있을까요?

이 질문은 이미 답변이 있습니다.

 

'Convert pandas dataframe to NumPy array'

 

닫힌 상태 3년 전입니다.

커뮤니티는 이 질문을 2년 전에 재개할지 여부를 검토했고, 그것을 닫아둔 채로 남겨두었습니다.

 

원래의 닫힘 이유가 해결되지 않았습니다.

 

 

데이터프레임의 인덱스 또는 열을 NumPy 배열 또는 파이썬 리스트로 어떻게 얻을 수 있을까요?

 

답변 1

 

NumPy 배열을 얻으려면 'values' 속성을 사용해야 합니다.

'In [1]: 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

 

In [2]: df.index.values

Out[2]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

'

이는 데이터가 이미 저장되어 있는 방식에 접근하기 때문에 변환이 필요하지 않습니다.

 

 

참고: 이 속성은 많은 다른 판다 객체에서도 사용할 수 있습니다.

'In [3]: df['A'].values

Out[3]: Out[16]: array([1, 2, 3])

'

 

인덱스를 리스트로 얻으려면, 'tolist'을 호출하세요:

'In [4]: df.index.tolist()

Out[4]: ['a', 'b', 'c']

'

그리고 마찬가지로, 열에 대해서도 같은 방식으로.

 

답변 2

 

To convert a Pandas series or index to a NumPy array, you can make use of the `values` attribute in Pandas. This attribute allows you to retrieve the underlying NumPy array representation of a Pandas series or index. Once you have the array, you can perform various analysis or computations using the rich functionality of NumPy.

 

Here is an SEO-conscious Korean essay elaborating on this topic:

 

제목: Pandas 시리즈 또는 인덱스를 NumPy 배열로 변환하는 방법

 

서문:

Pandas는 파이썬 데이터 분석에서 널리 사용되는 라이브러리로, 데이터를 효과적으로 조작하고 분석하는 데 도움을 줍니다. 그러나 때로는 Pandas 데이터를 NumPy 배열로 변환하여 추가적인 분석을 수행해야 할 때가 있습니다. 이에 대한 해결책은 Pandas의 `values` 속성을 활용하여 시리즈 또는 인덱스를 NumPy 배열로 변환하는 것입니다. 이 기능을 통해 Pandas와 NumPy의 다양한 기능을 함께 활용할 수 있습니다.

 

본문:

Pandas 데이터를 NumPy 배열로 변환하는 방법은 매우 간단합니다. 시리즈 또는 인덱스에서 `values` 속성을 사용하면 Pandas 데이터의 NumPy 배열 표현을 가져올 수 있습니다. 이렇게 얻은 배열을 활용하여 NumPy의 다양한 기능을 활용할 수 있습니다. 아래는 Pandas 시리즈를 NumPy 배열로 변환하는 예제입니다:

 

```python

import pandas as pd

import numpy as np

 

# 시리즈 생성

series_data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

 

# 시리즈를 NumPy 배열로 변환

numpy_array = series_data.values

 

# NumPy 배열 출력

print(numpy_array)

```

 

위의 예제에서는 우선 Pandas의 `Series` 객체를 생성하였습니다. 다음으로, 시리즈의 `values` 속성을 사용하여 해당 시리즈를 NumPy 배열로 변환하였습니다. 마지막으로, `print` 함수를 사용하여 NumPy 배열을 출력하였습니다.

 

이와 마찬가지로, Pandas 인덱스를 NumPy 배열로 변환하는 방법 또한 동일합니다. 아래는 Pandas 인덱스를 NumPy 배열로 변환하는 예제입니다:

 

```python

import pandas as pd

import numpy as np

 

# 인덱스 생성

index_data = pd.Index(['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Grapes', 'Mango'])

 

# 인덱스를 NumPy 배열로 변환

numpy_array = index_data.values

 

# NumPy 배열 출력

print(numpy_array)

```

 

본 예제에서는 Pandas의 `Index` 객체를 생성하고, `values` 속성을 사용하여 해당 인덱스를 NumPy 배열로 변환하였습니다. 마찬가지로, `print` 함수를 사용하여 NumPy 배열을 출력하였습니다.

 

결론:

Pandas 시리즈 또는 인덱스를 NumPy 배열로 변환하는 경우, Pandas의 `values` 속성을 활용하면 해당 데이터를 간편하게 가져올 수 있습니다. NumPy의 다양한 기능과 함께 활용하여, 추가적인 데이터 분석 또는 연산을 수행할 수 있습니다. Pandas와 NumPy 모두 파이썬 데이터 분석 분야에서 널리 사용되는 라이브러리이므로, 이러한 기능의 이해는 데이터 분석 작업의 효율성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.