pandas.DataFrame.to_records

DataFrame.to_records(self, index=True, convert_datetime64=None, column_dtypes=None, index_dtypes=None) [source]

Преобразовать DataFrame в массив NumPy с записями.

Индекс будет включён в качестве первого поля массива записей, если запрошено.

Параметры:

index : bool, default True Включить индекс в результирующий массив записей, хранящийся в поле ‘index’ или используя метку индекса, если она установлена. convert_datetime64 : bool, default None Устарело начиная с версии 0.23.0. Преобразовать индекс в datetime.datetime, если это DatetimeIndex. column_dtypes : str, type, dict, default None Новое в версии 0.24.0. Если строка или тип, тип данных для хранения всех столбцов. Если словарь, отображение имён столбцов и индексов (нумерация с нуля) на конкретные типы данных. index_dtypes : str, type, dict, default None Новое в версии 0.24.0. Если строка или тип, тип данных для хранения всех уровней индекса. Если словарь, отображение имён уровней индекса и индексов (нумерация с нуля) на конкретные типы данных. Это отображение применяется только, если index=True.

Возвращает:

numpy.recarray Массив NumPy ndarray с метками DataFrame в качестве полей и каждой строкой DataFrame в качестве записей.

См. также

DataFrame.from_records

Преобразовать структурированный или массив записей ndarray в DataFrame.

numpy.recarray

ndarray, позволяющий получать доступ к полям по атрибутам, аналогично типизированным столбцам в таблице.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [0.5, 0.75]},
...                   index=['a', 'b'])
>>> df
   A     B
a  1  0.50
b  2  0.75
>>> df.to_records()
rec.array([('a', 1, 0.5 ), ('b', 2, 0.75)],
          dtype=[('index', 'O'), ('A', '<i8'), ('B', '<f8')])

Если у DataFrame индекс не имеет метки, то имя поля recarray устанавливается в ‘index’. Если индекс имеет метку, используется эта метка:

>>> df.index = df.index.rename("I")
>>> df.to_records()
rec.array([('a', 1, 0.5 ), ('b', 2, 0.75)],
          dtype=[('I', 'O'), ('A', '<i8'), ('B', '<f8')])

Индекс можно исключить из массива записей:

>>> df.to_records(index=False)
rec.array([(1, 0.5 ), (2, 0.75)],
          dtype=[('A', '<i8'), ('B', '<f8')])

Можно указать типы данных для столбцов:

>>> df.to_records(column_dtypes={"A": "int32"})
rec.array([('a', 1, 0.5 ), ('b', 2, 0.75)],
          dtype=[('I', 'O'), ('A', '<i4'), ('B', '<f8')])

А также для индекса:

>>> df.to_records(index_dtypes="<S2")
rec.array([(b'a', 1, 0.5 ), (b'b', 2, 0.75)],
          dtype=[('I', 'S2'), ('A', '<i8'), ('B', '<f8')])

>>> index_dtypes = "<S{}".format(df.index.str.len().max())
>>> df.to_records(index_dtypes=index_dtypes)
rec.array([(b'a', 1, 0.5 ), (b'b', 2, 0.75)],
          dtype=[('I', 'S1'), ('A', '<i8'), ('B', '<f8')])