판다스 DataFrame과 list, dictionary, ndarray 상호 변환

1. DataFrame을 ndarray, 리스트, 딕셔너리로 변환

(1) DataFrame -> ndarray

많은 머신러닝 패키지(ex. 사이킷런)가 기본 데이터 형으로 Numpy를 사용하므로, 데이터 핸들링은 DataFrame으로 하더라도 다시 넘파이 ndarray로 변환해야 하는 경우가 있다.
DataFrame을 Numpy의 ndarray로 변환하기 위해서는 DataFrame 객체의 values 속성을 사용할 수 있다.

df = pd.DataFrame({'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6]})
array_from_df = df.values

(2) DataFrame -> list

DataFrame을 리스트로 변환하기 위해서는 values 속성을 이용하여 먼저 DataFrame을 ndarray로 변환한 후, tolist()로 리스트로 변환하면 된다.

list_from_df = df.values.tolist()

(3) DataFrame -> dictionary

DataFrame을 딕셔너리로 변환하기 위해서는 DataFrame 객체의 to_dict() 메서드를 이용하면 된다.

dict_from_df = df.to_dict('list')

to_dict() 메서드의 인자로 ‘list’를 입력하게 되면 딕셔너리의 값이 리스트형으로 반환된다.

2. ndarray, 리스트, 딕셔너리를 DataFrame으로 변환

(1) ndarray -> DataFrame

DataFrame 객체의 생성 인자 data로 ndarray를 입력 받고, 생성 인자 columns로 컬럼명 or 컬럼명들의 리스트를 입력하면 된다.

col_name = 'colname'
array1 = np.array([1, 2, 3])
array_df = pd.DataFrame(array1, columns=col_name)

(2) list -> DataFrame

ndarray를 DataFrame으로 변환할 때와 유사하게, DataFrame 객체의 생성 인자 data로 리스트를 입력 받고, 생성 인자 columns로 컬럼명 or 컬럼명들의 리스트를 입력하면 된다.

col_name = ['colname1', 'colname2']
list1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
list_df = pd.DataFrame(list1, columns=col_name)

(3) dictionary -> DataFrame

딕셔너리의 Key로 컬럼명을, Value를 리스트(or ndarray) 형식으로 하여 컬럼 데이터를 입력한다. 이후 DataFrame 객체의 생성 인자 data로 딕셔너리를 입력 받는다.

dict = {'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
dict_df = pd.DataFrame(dict)