csvの取り込みだけのためにPandasを使ってNumpyのデータフレームに格納するのは邪道？

Question

タイトルのままですが、素朴な質問です。
csvデータをファイルから一括取り込みするときや、処理後に出力する為だけに、pandasを利用し
変数に取り込むときは個人的にnumpyの配列に格納するのは邪道でしょうか。

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.array(pd.read_csv("hoge.csv"))

#処理を行う

a = pd.DataFrame(a)
a.to_csv("hoge_out.csv")

Answer 1

シンプルなものであればnumpyだけでできますから、そっちの方がきれいでしょう。

numpy.loadtxt — NumPy v1.17 Manual
numpy.savetxt — NumPy v1.17 Manual

もう少し複雑な前処理をしたいときは、pandasで読み込んでその上で処理して～という感じになったりはします。できるだけさっさと前処理を済ませてnumpy配列で取り扱うという方針は、探索的データ分析や可視化だと微妙ですが、機械学習モデルの実装ならありだと思います。

Comments

[mamonPro]

いつもありがとうございます。状況に応じて使い分けるということですね。
Pythonは同じ結果が得られるが、手法が複数にある、というところで混乱してしまいました。
いつしか、自分のやりやすい方法でやっていたのですが、ふと他の人がそのコードを見て不快になっては意味がないなと思い、今回質問させていただきました。
適切なご回答ありがとうございます！

Answer 2

個人的にnumpyの配列に格納するのは邪道でしょうか。

王道です。

Comments

[mamonPro]

ありがとうございます。スッキリしました。