pandas dfをnp配列に変換するときに、列名を保持するにはどうすればよいですか？

Question

pandas dfをnp配列に変換する必要がありますが、プロセスで列名が失われます。私は今読んで、しばらくの間googledと私は立ち往生している。私は、やる

mont_data.tail() 
Out[114]: 
Index  MOEX.ME  ^GSPC  ^MXX  ^N225 ^OSEAX 
Date               
2016-05-31 0.001482 -0.004077 0.002506 -0.000005 0.033240 
2016-06-30 0.074850 0.008136 -0.002262 -0.029029 0.002518 
2016-07-31 0.025882 0.030147 0.024242 0.007169 0.032473 
2016-08-31 0.059069 0.014333 0.025050 0.025243 -0.008767 
2016-09-30 0.035201 -0.009029 -0.016499 -0.039833 -0.003520 

：

mont_arr = mont_data.as_matrix(columns=[mont_data.columns[0:5]]) 

か：

mont_arr = mont_data.as_matrix(columns=[mont_data.columns[0:]]) 

をどちらも結果はNP配列に列ヘッダーなし

私のDFは、このようになります。どのようにこれを解決するための任意のアイデア？あなたは、このようにそれを行うことができますPythonの3.5

Answer 1

あなたはパンダの列の間の相関係数を計算することができます。

import io 
import pandas as pd 

data = io.StringIO('''\ 
Index  MOEX.ME  ^GSPC  ^MXX  ^N225 ^OSEAX 
2016-05-31 0.001482 -0.004077 0.002506 -0.000005 0.033240 
2016-06-30 0.074850 0.008136 -0.002262 -0.029029 0.002518 
2016-07-31 0.025882 0.030147 0.024242 0.007169 0.032473 
2016-08-31 0.059069 0.014333 0.025050 0.025243 -0.008767 
2016-09-30 0.035201 -0.009029 -0.016499 -0.039833 -0.003520 
''') 
mont_data = pd.read_csv(data, delim_whitespace=True).set_index('Date') 

print(mont_data.corr()) 

出力：

  MOEX.ME  ^GSPC  ^MXX  ^N225 ^OSEAX 
MOEX.ME 1.000000 0.201809 0.030481 -0.152252 -0.762061 
^GSPC 0.201809 1.000000 0.853232 0.595998 0.261402 
^MXX  0.030481 0.853232 1.000000 0.926106 0.231001 
^N225 -0.152252 0.595998 0.926106 1.000000 0.225621 
^OSEAX -0.762061 0.261402 0.231001 0.225621 1.000000 

Answer 2

と述べたパッケージの最新バージョンを使用して

_：

In [19]: df 
Out[19]: 
      MOEX.ME  ^GSPC  ^MXX  ^N225 ^OSEAX 
Date 
2016-05-31 0.001482 -0.004077 0.002506 -0.000005 0.033240 
2016-06-30 0.074850 0.008136 -0.002262 -0.029029 0.002518 
2016-07-31 0.025882 0.030147 0.024242 0.007169 0.032473 
2016-08-31 0.059069 0.014333 0.025050 0.025243 -0.008767 
2016-09-30 0.035201 -0.009029 -0.016499 -0.039833 -0.003520 

In [23]: result = pd.DataFrame(np.corrcoef(df), index=df.columns, columns=df.columns) 

In [24]: result 
Out[24]: 
      MOEX.ME  ^GSPC  ^MXX  ^N225 ^OSEAX 
MOEX.ME 1.000000 -0.087534 0.433865 -0.651299 0.093799 
^GSPC -0.087534 1.000000 0.457119 0.657940 0.980054 
^MXX  0.433865 0.457119 1.000000 -0.299503 0.596537 
^N225 -0.651299 0.657940 -0.299503 1.000000 0.501435 
^OSEAX 0.093799 0.980054 0.596537 0.501435 1.000000