DataFrame を数値データとして扱う: Pandas.DataFrame.values と to_numpy() の徹底比較

2024-06-18

pandas.DataFrame.values は、pandas.DataFrame オブジェクトを NumPy 配列に変換するメソッドです。データ分析や機械学習において、DataFrame のデータを数値として扱う必要がある場合などに役立ちます。

使い方

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# DataFrame を NumPy 配列に変換
array = df.values

# 確認
print(array)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

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DataFrame.values の利点

  • データ分析や機械学習ライブラリでよく使用される NumPy 配列に変換できる
  • メモリ効率が良い
  • 高速な計算が可能

DataFrame.to_numpy() との違い

pandas.DataFrame.values と同様の機能を持つ pandas.DataFrame.to_numpy() メソッドも存在します。しかし、to_numpy() は以下の点が異なります。

  • pandas 1.0 以降では to_numpy() が推奨されている
  • copy 引数によって、コピーを作成するか元のオブジェクトを参照するかを選択できる

注意点

  • DataFrame.values は、DataFrame の軸ラベル情報を保持しません。
  • 混在型の列を持つ DataFrame を変換する場合、NumPy 配列のデータ型は最も汎用性の高い型 (例:object) になります。

応用例

  • データ分析ライブラリ (例:Scikit-learn) で使用するために DataFrame を数値データに変換する
  • 機械学習モデルの訓練データとして DataFrame を使用する
  • DataFrame のデータを CSV ファイルなどの形式で保存する

    補足

    • DataFrame.values は、効率的なデータ操作と高度な分析タスクの両方に役立つ強力なツールです。
    • Pandas のバージョンによって、valuesto_numpy の動作が異なる場合があります。最新の情報については、公式ドキュメントを参照してください。


    DataFrame の作成と values 属性の取得

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    
    # values 属性の取得
    array = df.values
    
    # 確認
    print(array)
    

    このコードは、DataFrame オブジェクトを作成し、values 属性を使用して NumPy 配列を取得します。

    特定の列の値のみを取得

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
    
    # 特定の列の値を取得
    A_values = df['A'].values
    B_values = df[['B']].values  # 列名をリストで指定
    
    # 確認
    print(A_values)
    print(B_values)
    

    このコードは、DataFrame オブジェクトから特定の列の値のみを NumPy 配列として取得します。

    条件に基づいて値を抽出

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
    
    # 条件に合致する値を抽出
    even_A_values = df[df['A'] % 2 == 0].values  # A 列が偶数の行のみ抽出
    
    # 確認
    print(even_A_values)
    

    values 属性を使用して新しい DataFrame を作成

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
    
    # 新しい DataFrame を作成
    new_df = pd.DataFrame(df[['A', 'B']].values, columns=['A', 'B'])
    
    # 確認
    print(new_df)
    

    このコードは、DataFrame オブジェクトの values 属性を使用して、新しい DataFrame オブジェクトを作成します。

    NumPy 配列を DataFrame に変換

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # NumPy 配列の作成
    array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    
    # DataFrame に変換
    df = pd.DataFrame(array)
    
    # 確認
    print(df)
    

    このコードは、NumPy 配列を pandas.DataFrame オブジェクトに変換します。



    Pandas.DataFrame.values の代替方法

    to_numpy() メソッドは pandas 1.0 以降で導入され、values 属性と同様の機能を提供します。 主な違いは以下の通りです。

    • 推奨される方法: 公式ドキュメントでは to_numpy() が推奨されています。
    • copy 引数: copy 引数を使用して、コピーを作成するか元のオブジェクトを参照するかを選択できます。デフォルトは False で、元のオブジェクトを参照します。
    • Dtype 指定: dtype 引数を使用して、変換後の NumPy 配列のデータ型を指定できます。
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    
    # NumPy 配列への変換 (コピー)
    array1 = df.to_numpy(copy=True)
    
    # NumPy 配列への変換 (参照)
    array2 = df.to_numpy()
    
    # 特定の型への変換
    array3 = df.to_numpy(dtype=float)
    
    print(array1)
    print(array2)
    print(array3)
    

    利点:

    • 新しいメソッドで、将来的に機能が拡張される可能性があります。
    • copy 引数により、データのコピーを制御できます。
    • dtype 引数により、変換後のデータ型を指定できます。

    欠点:

    • values 属性よりも新しいメソッドなので、古いコードとの互換性がありません。

    itertuples() メソッドは、DataFrame をレコードのイテレータに変換します。 各レコードは、属性名とその値を含むタプルとして表されます。 以下のように、NumPy 配列に変換することができます。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    
    # NumPy 配列への変換
    array = np.array([list(row) for row in df.itertuples(name='tmp', index=False)])
    
    print(array)
    
    • メモリ効率が良い方法です。
    • 大規模な DataFrame を扱う場合に役立ちます。
    • values 属性よりも処理速度が遅い場合があります。
    • NumPy 配列の列名は保持されません。

    リスト内包表記を使用して、DataFrame の各行をリストに変換し、それを NumPy 配列に変換することができます。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
    
    # NumPy 配列への変換
    array = np.array([list(row) for row in df.values])
    
    print(array)
    
    • シンプルで分かりやすいコードです。
    • 他の方法よりも処理速度が遅い場合があります。
    • メモリ効率が良くありません。

    最適な代替方法の選択

    状況に応じて、最適な代替方法は異なります。 以下に、それぞれの方法の推奨される使用例を示します。

    • to_numpy(): 最新のコードで、データのコピーを制御したい場合、または変換後のデータ型を指定したい場合。
    • itertuples(): 大規模な DataFrame を扱う必要がある場合、またはメモリ効率を重視する場合。
    • リスト内包表記: シンプルで分かりやすいコードが必要な場合。
    • いずれの方法を使用する場合も、DataFrame の軸ラベル情報は保持されないことに注意してください。
    • 混在型の列を持つ DataFrame を変換する場合、NumPy 配列のデータ型は最も汎用性の高い型 (例:object) になります。