Pandasで読み込んだデータ（csv）などをnumpyに変換したり逆に変換する方法【Python】

Pythonのpandasやnumpyライブラリは両方ともがデータ解析を行うための便利なツールといえます。

両方ともを使いこなせていないとうまく処理できないケースも多く、操作方法を丁寧に理解していく必要があります。

ここでは、中でもPythonのPandasのデータ(csv）をNumpy型に変換したり、numpyのデータをpandas用に変換したりする方法について確認していきます。

PythonのPandasデータ（csv）をnumpy型に変換する方法

それでは以下のcsvのサンプルデータを用いてPythonのPandasデータ（csv）をnumpy型に変換する方法について確認していきます。

まずはpandasにてcsvを読み込み出力してみます。

import os
os.chdir(“C:\\sample”)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(“numpy.csv”, encoding=”SHIFT_JIS”)
df

numpy.csvというデータを読み込んで表示させています。

このデータ内の数値をnumpy型に変換していきます。

df.values

の1行のみでnumpy型のデータに変換されます。

さらにはnumpy型のデータからPandas型のデータへの変換も行ってみましょう。

Numpyのデータをpandasに変換するには、

・numpyにて出力の列を一旦定義し（ここではhenkanという名前で）
・df=pd.dataframe(定義名)

と指定するだけでnumpy型からpandas型への変換が完了となります。

なお上ではカラム名が抜けているため、以下のように再定義すると元のpandasにて読み込んだ際のcsvそのままとなります。

columns=[“data”]
df=pd.DataFrame(henkan,columns=columns)
df

ここではPythonのPandasのデータ(csv）をNumpy型に変換したり、numpyのデータをpandas用に変換したりする方法について解説しました。

Pandas→numpy ではdf.valuesを

Numpy→pandasでは df=pd.dataframe(numy型のデータ)

と処理し変換していくといいです。

Pandasやnumpyでの各種操作を身につけることによって、日々の業務効率を上げていきましょう。