팬더> = 0.24
.values이 방법을 선호 하여 사용을 더 이상 사용하지 마십시오 !
이후 v0.24.0에서, 우리는 두 브랜드 때리기 새로운 선호에서 NumPy와 배열을 얻기위한 방법이있을 것이다 Index, Series그리고 DataFrame객체 : 그들은이다 to_numpy(),하고 .array. 사용법과 관련하여 문서에는 다음이 언급됩니다.
우리는 제거되거나 사용되지 않았다 Series.values거나
DataFrame.values,하지만 우리는 매우 좋습니다 사용 .array또는
.to_numpy()대신.
자세한 정보 는 v0.24.0 릴리스 정보의이 섹션 을 참조하십시오.
to_numpy() 방법
df.index.to_numpy()
# array(['a', 'b'], dtype=object)
df['A'].to_numpy()
# array([1, 4])
기본적으로보기가 리턴됩니다. 수정하면 원본에 영향을 미칩니다.
v = df.index.to_numpy()
v[0] = -1
df
A B
-1 1 2
b 4 5
대신 사본이 필요하면 to_numpy(copy=True);
v = df.index.to_numpy(copy=True)
v[-1] = -123
df
A B
a 1 2
b 4 5
이 함수는 DataFrame 에도 작동합니다 ( .array그렇지 않지만).
array특성
이 특성은ExtensionArray인덱스 / 시리즈를 지원하는개체를반환합니다.
pd.__version__
# '0.24.0rc1'
# Setup.
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5]], columns=['A', 'B'], index=['a', 'b'])
df
A B
a 1 2
b 4 5
df.index.array
# <PandasArray>
# ['a', 'b']
# Length: 2, dtype: object
df['A'].array
# <PandasArray>
# [1, 4]
# Length: 2, dtype: int64
여기에서 다음을 사용하여 목록을 얻을 수 있습니다 list.
list(df.index.array)
# ['a', 'b']
list(df['A'].array)
# [1, 4]
또는 직접 전화 .tolist():
df.index.tolist()
# ['a', 'b']
df['A'].tolist()
# [1, 4]
반환되는 내용과 관련하여 문서에서 언급 한 내용은
들어 Series와 Index일반 NumPy와 배열에 의해 뒷받침 ES, Series.array
새로운를 반환합니다 arrays.PandasArray주위에 얇은 (노 복사)의 래퍼 인 numpy.ndarray. arrays.PandasArray특별히 그다지 유용하지는 않지만 팬더 또는 타사 라이브러리에 정의 된 확장 배열과 동일한 인터페이스를 제공합니다.
그래서, 요약하면, .array하나 돌아갑니다
ExtensionArray인덱스 / 시리즈 의 기존 백업 또는- 시리즈를 지원하는 NumPy 배열이있는 경우
ExtensionArray기본 배열 위에 얇은 래퍼로 새 객체가 생성됩니다.
두 가지 새로운 방법 추가의 이론적 근거이
기능은 두 개의 GitHub 이슈 GH19954 및 GH23623 에서 논의 된 결과로 추가되었습니다 .
특히 문서는 이론적 근거를 언급합니다.
[...] .values반환 값이 실제 배열인지, 일부 변환인지, pandas 사용자 정의 배열 (예 :)인지 확실하지 않습니다 Categorical. 예를 들어 with PeriodIndex를 .values
사용하면 ndarray매번 새로운 기간 객체가 생성 됩니다. [...]
이 두 기능은 올바른 방향으로의 주요 단계 인 API의 일관성을 향상시키는 것을 목표로합니다.
마지막으로 .values현재 버전에서는 더 이상 사용되지 않지만 향후 어느 시점에서 이러한 상황이 발생할 수 있으므로 가능한 한 빨리 최신 API로 사용자를 마이그레이션하도록 촉구합니다.