Serie Pandas a Numpy Array
- Serie.to_numpy ()
- Serie.indice.to_numpy ()
- np.Array (serie.vettore)
- np.Array (serie.indice.vettore)
- np.Array (serie.indice.valori)
Esploreremo l'implementazione pratica di ciascuno di questi metodi in questa guida.
Esempio 1: Utilizzo della serie.Metodo to_numpy ()
Il primo metodo che impiegheremo in questa guida per convertire una serie Pandas in un array numpy è la “serie.TO_NUMPY () ”FUNZIONE. Questo metodo converte i valori della serie fornita in un array numpy. Esploriamo il suo funzionamento con la pratica esecuzione del programma Python.
Facciamo la selezione dello strumento "Spyder" per la compilazione dei codici di esempio che verranno generati in questo tutorial. Lanciamo lo strumento e iniziamo lo script. Il requisito fondamentale per l'esecuzione di questo programma è caricare i pacchetti necessari. Qui, utilizziamo un modulo che appartiene al toolkit "Panda". Quindi, importiamo la libreria Pandas nel nostro programma e creiamo un alias come "PD". Questa abbreviazione per "panda" come "PD" viene utilizzata nella sceneggiatura ovunque sia necessario accedere a qualsiasi metodo di panda.
Dopo aver importato la libreria, chiamiamo solo un metodo da questa libreria che è "PD.Serie()". Qui, il "PD", come precedentemente identificato, è l'alias per i panda e viene utilizzato per dire al programma che accede a un metodo da Panda. Considerando che la "serie" è la parola chiave che avvia il processo di creazione della serie nel programma. Il "PD.La funzione serie () ”viene invocata e specifichiamo un elenco di valori per essa. I valori che forniamo sono "100", "200", "300", "400", "500", "600", "700", "800", "900" e "1000". Utilizziamo il parametro "Nome" per classificare un'etichetta per questo elenco come "cifre". L'attributo "indice" viene utilizzato per specificare l'elenco dell'indice che vogliamo inserire invece dell'elenco di indici sequenziali predefiniti. Memorizza i valori che sono "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "io" e "j". Per archiviare la serie, creiamo un oggetto in serie "contatore". Quindi, la funzione "print ()" ci aiuta a vedere l'output stampandolo sul terminale.
La nostra nuova serie generata con l'elenco degli indici definiti è mostrata nella finestra di output.
Per cambiare questa serie in un array numpy, impieghiamo la "serie.Metodo to_numpy () ". Il nome della serie "Counter" è menzionato con il ".TO_NUMPY () ”FUNZIONE. Quindi, questa funzione prende i valori della serie "Counter" e li trasforma in un array numpy. Per mantenere l'array numpy risultante generato da questa funzione, viene generata una variabile "output_array". Successivamente, viene messo in mostra utilizzando il metodo "Print ()".
L'immagine resa mostra un array.
Verifichiamo il suo tipo usando la funzione "type ()". Inseriamo il nome della variabile, memorizzando l'array numpy tra le parentesi graffe della funzione "type ()". Quindi, passiamo questa funzione al metodo "print ()" per visualizzare il tipo.
Qui, l'array numpy di output viene verificato poiché l'immagine seguente mostra la classe come "numpy.ndarray ".
Esempio 2: Utilizzo della serie.Indice.Metodo to_numpy ()
Oltre a convertire i valori della serie in un array numpy, possiamo anche convertire l'indice in un array numpy. Questa istanza ci aiuta a imparare la trasformazione dell'indice di una serie in un array numpy usando la "serie.indice.Metodo to_numpy () ".
Per questa dimostrazione, utilizziamo le serie che abbiamo creato nell'illustrazione precedente.
L'output generato di questo codice snippato è riportato nella seguente illustrazione:
Ora, per convertire l'elenco degli indici della serie in un array numpy, utilizziamo la “serie.indice.Metodo to_numpy () ".
La serie.indice.la funzione to_numpy () ”viene inserita. Il nome della serie è fornito come "contatore" con il ".indice.Metodo to_numpy () ". Questo metodo prende l'indice dalla serie "Counter" e lo converte in un array numpy. Ora, per archiviare l'array numpy convertito, inizializziamo una variabile "archiviazione" e la assegniamo all'array numpy. Infine, per vedere il risultato raggiunto, invochiamo la funzione "Print ()".
L'elenco indice della serie è ora convertito in un array numpy e presente sulla console Python.
Per la verifica del tipo di array, esercitiamo il metodo "type ()" e passiamo la variabile "archiviazione". La funzione "stampa" viene impiegata per vedere la categoria.
Questo ci produce il tipo di classe fornito nella seguente istantanea:
Esempio 3: utilizzando il NP.Metodo Array () con serie.Proprietà dell'array
Un altro metodo per convertire una serie in un array numpy è il metodo di Numpy “NP.vettore()". Usiamo questo metodo con la "serie.Proprietà Array "in questa istanza.
Per prima cosa importiamo i panda e le biblioteche numpy. Il "NP" è reso un alias per numpy e "pd" come alias dei panda. Importiamo la libreria numpy perché il "NP.Il metodo Array () ”appartiene a questa libreria.
Il "PD.Series () ”il metodo viene invocato per creare una serie Pandas. I valori che specifichiamo per la serie sono "Apple", "Banana", "Orange", "Mango", "Peach", "Strawberry" e "Uva". Il "nome" definito per questo elenco di valori è "frutti" e il parametro "indice" contiene i valori per l'indice come "F1", "F2", "F3", "F4", "F5", "F6" , "F7". Questo elenco di indici viene visualizzato invece dell'elenco sequenziale predefinito. La serie è memorizzata nell'oggetto della serie "Bucket" e viene visualizzata utilizzando la funzione "Print ()".
La seguente istantanea mostra la serie costruita:
Ora, convertiamo questa serie in Array Numpy richiesto. Il "np.Il metodo Array () ”è chiamato. All'interno delle sue parentesi, la "serie.La proprietà Array ”è passata. Questo modifica i valori della serie in un array numpy. Per preservare il risultato, abbiamo una variabile "valore". Infine, "print ()" visualizza l'array numpy.
L'array numpy generato dai valori della serie è presentato qui.
Utilizziamo il metodo "type ()" per confermare che il tipo di array è numpy.
La verifica ha avuto successo.
Esempio 4: utilizzando il NP.Metodo Array () con serie.Indice.Proprietà dell'array
Usando la serie dall'esempio precedente, ora convertiamo l'indice della serie in un array numpy usando il "NP.Metodo Array () "con la" serie.indice.Proprietà Array ".
Il "np.Viene invocato il metodo Array () "e la" serie.indice.La proprietà Array "viene passata ad essa con il nome della serie" Bucket ". La variabile "nump" è qui per trattenere il risultato. E la funzione "print ()" lo illustra sullo schermo.
L'elenco degli indici si trasforma in un array numpy.
Esempio 5: utilizzando il NP.Metodo Array () con serie.Indice.Valori proprietà
L'ultimo metodo che utilizziamo è il "NP.Metodo Array () "con la" serie.indice.Proprietà valori ".
Il "np.Il metodo serie () "è invocato con la" serie.indice.Proprietà valori ". L'array numpy generato da questo metodo è inserito nella variabile "x" ed esposto sul terminale.
Il risultato è mostrato di seguito:
Conclusione
In questo articolo, abbiamo discusso di cinque tecniche per modificare una serie Pandas in un array numpy. Le prime due illustrazioni sono state eseguite utilizzando la “serie.Metodo to_numpy "in panda. Per prima cosa abbiamo convertito i valori della serie e poi l'elenco degli indici nell'array numpy con questa funzione. I successivi tre esempi hanno utilizzato il "NP.Array () "Metodo del toolkit di Numpy. Abbiamo passato tre proprietà a questa funzione per convertire i valori della serie e dell'elenco degli indici nell'array numpy.