Pandas Dataframe.to_numpy() – Convierte el marco de datos en una array Numpy

Pandas DataFrame es una estructura de datos tabulares bidimensionales, potencialmente heterogénea, de tamaño mutable, con ejes etiquetados (filas y columnas). Esta estructura de datos se puede convertir a NumPy ndarray con la ayuda del método Dataframe.to_numpy() .

Sintaxis: Dataframe.to_numpy(dtype = None, copy = False)

Parámetros:
dtype: tipo de datos que estamos pasando como str.
copy: [bool, default False] Asegura que el valor devuelto no sea una vista en otra array.

Devoluciones:
numpy.ndarray

Para obtener el enlace al archivo csv, haga clic en nba.csv

Ejemplo 1: Cambiar el DataFrame a una array numpy usando un método DataFrame.to_numpy(). Recuerde siempre que cuando se trata de una gran cantidad de datos, primero debe limpiar los datos para obtener una alta precisión. Aunque en este código usamos los primeros cinco valores de la columna Peso usando el .head()método.

# importing pandas
import pandas as pd 
   
# reading the csv  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
      
data.dropna(inplace = True)
   
# creating DataFrame form weight column
gfg = pd.DataFrame(data['Weight'].head())
   
# using to_numpy() function
print(gfg.to_numpy())

Producción:

[[180.]
 [235.]
 [185.]
 [235.]
 [238.]]

Ejemplo 2: En este código solo estamos dando los parámetros en el mismo código. Así que proporcionamos el dtype aquí.

# importing pandas
import pandas as pd 
   
# read csv file  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
      
data.dropna(inplace = True)
   
# creating DataFrame form weight column
gfg = pd.DataFrame(data['Weight'].head())
   
# providing dtype
print(gfg.to_numpy(dtype ='float32'))

Producción:

[[180.]
 [235.]
 [185.]
 [235.]
 [238.]]

Ejemplo 3: Validación del tipo de array después de la conversión.

# importing pandas 
import pandas as pd 
   
# reading csv  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
      
data.dropna(inplace = True)
   
# creating DataFrame form weight column
gfg = pd.DataFrame(data['Weight'].head())
   
# using to_numpy()
print(type(gfg.to_numpy()))

Producción:

<class 'numpy.ndarray'>