一旦保存したNested Pandas.DataFrameを使ってNumpy.arrayに変換したい

Question

以下の様なPandas.DataFrameを持っていたとします。

import pandas as pd
example = [
    {"ID":0, "text":["May", "the", "force", "be", "with", "you"]},
    {"ID":1, "text":["Do", "or", "Do", "not", "there", "is", "no", "try"]},
    {"ID":2, "text":["Star", "wars", "episode", "7"]}
]
dataframe = pd.DataFrame(example)
>>Out: 
   ID                                   text
0   0       [May, the, force, be, with, you]
1   1  [Do, or, Do, not, there, is, no, try]
2   2               [Star, wars, episode, 7]

このデータフレームから各カラムを抽出してnumpy.arrayに型変換するのは、以下の手順で行なうことが可能です。

import numpy as np
np.array(dataframe["ID"])
>>Out: array([0, 1, 2])
np.array(dataframe["text"][0])
>>Out: ['May', 'the', 'force', 'be', 'with', 'you']

しかし、このデータフレームを一旦保存してから取得しようとすると上手く行きません。

dataframe.to_csv("dataframe.tsv", sep="\t", index=None)
dataframe_load = pd.readc_csv("data_frame.tsv", sep="\t")
np.array(dataframe_load["text"][0])
>>Out: "['May', 'the', 'force', 'be', 'with', 'you']"

一旦保存することで、DataFrameのうち、Nestされた部分は配列ではなく、文字列として扱われてしまうようです。これには何か解決策はあるでしょうか？
宜しくお願い致します。

Answer 1

csv では Python のインスタンスをそのまま保存できません。pickle 形式で保存するのがよいと思います。

dataframe.to_pickle("out.pkl")
dataframe_load = pd.read_pickle("out.pkl")
np.array(dataframe_load["text"][0])
# array(['May', 'the', 'force', 'be', 'with', 'you'], 
#       dtype='|S5')

Comments

[TaskeHAMANO]

ご回答ありがとうございます。
保存インスタンス自体を変更するんですね。
pickle形式自体は知っていましたが、pandasでも使えることを知りませんでした。
計算量的にSinhrksさんのほうが軽そうなので、こちらをベストアンサーとさせていただきます。
お二方ともありがとうございました。

Answer 2

np.array(eval(dataframe_load["text"][0]))

で、どうでしょうか？

http://docs.python.jp/2/library/functions.html#eval

Comments

[TaskeHAMANO]

ご回答ありがとうございます。
たしかにこの方法で、取得ができますね！
配列全体を取得する場合には
[np.array(eval(each)) for each in dataframe_load["text"]]
で良いようです。