- Seria.do_numpy()
- Seria.indeks.do_numpy()
- np. tablica (seria. tablica)
- np. tablica (seria.indeks. tablica)
- np.array(Seria.index.values)
W tym przewodniku omówimy praktyczne wdrożenie każdej z tych metod.
Przykład 1: Wykorzystanie metody Series.To_Numpy()
Pierwszą metodą, którą zastosujemy w tym przewodniku, aby przekonwertować serię Pand na tablicę NumPy, jest funkcja „Series.to_numpy()”. Ta metoda konwertuje wartości podanej serii na tablicę NumPy. Przyjrzyjmy się jego działaniu z praktycznym wykonaniem programu Python.
Dokonujemy wyboru narzędzia „Spyder” do kompilacji przykładowych kodów, które zostaną wygenerowane w tym samouczku. Uruchamiamy narzędzie i inicjujemy skrypt. Podstawowym wymaganiem do wykonania tego programu jest załadowanie niezbędnych pakietów. Tutaj wykorzystujemy moduł należący do zestawu narzędzi „Pandas”. Dlatego importujemy bibliotekę Pandas do naszego programu i tworzymy dla niej alias jako „pd”. Ten skrót od „Pand” jako „pd” jest używany w skrypcie wszędzie tam, gdzie należy uzyskać dostęp do dowolnej metody Pand.
Po zaimportowaniu biblioteki, po prostu wywołujemy metodę z tej biblioteki, którą jest „pd.Series()”. W tym przypadku „pd”, jak wcześniej zidentyfikowano, jest aliasem Pand i służy do informowania programu, że uzyskuje dostęp do metody z Pand. Natomiast „Seria” jest słowem kluczowym, które inicjuje proces tworzenia serii w programie. Wywoływana jest funkcja „pd.Series()” i określamy dla niej listę wartości. Wartości, które podajemy to „100”, „200”, „300”, „400”, „500”, „600”, „700”, „800”, „900” i „1000”. Używamy parametru „nazwa”, aby sklasyfikować etykietę tej listy jako „cyfry”. Atrybut „indeks” służy do określenia listy indeksów, którą chcemy wstawić zamiast domyślnej listy indeksów sekwencyjnych. Przechowuje wartości, które są „a”, „b”, „c”, „d”, „e”, „f”, „g”, „h”, „i” i „j”. Do przechowywania serii tworzymy obiekt serii „Licznik”. Następnie funkcja „print()” pomaga nam zobaczyć wynik, drukując go na terminalu.
Nasza nowo wygenerowana seria ze zdefiniowaną listą indeksów jest wyświetlana w oknie wyjściowym.
Aby zmienić tę serię na tablicę NumPy, stosujemy metodę „Series.to_numpy()”. Nazwa serii „Licznik” jest wymieniona przy funkcji „.to_numpy()”. Tak więc ta funkcja pobiera wartości serii „Counter” i przekształca je w tablicę NumPy. Aby przechowywać wynikową tablicę NumPy wygenerowaną z tej funkcji, generowana jest zmienna „output_array”. Następnie jest wystawiany na wyświetlacz za pomocą metody „print()”.
Renderowany obraz przedstawia tablicę.
Zweryfikujmy jego typ za pomocą funkcji „type()”. Wprowadzamy nazwę zmiennej, przechowując tablicę NumPy między nawiasami klamrowymi funkcji „type()”. Następnie przekazujemy tę funkcję do metody „print()”, aby wyświetlić typ.
W tym przypadku wyjściowa tablica NumPy zostaje zweryfikowana, ponieważ poniższy obraz pokazuje klasę jako „numpy.ndarray”.
Przykład 2: Wykorzystanie metody Series.Index.To_Numpy()
Oprócz konwersji wartości serii na tablicę NumPy, możemy również przekonwertować indeks na tablicę NumPy. Ta instancja pomaga nam nauczyć się przekształcania indeksu serii w tablicę NumPy przy użyciu metody „Series.index.to_numpy()”.
Do tej demonstracji używamy serii, którą stworzyliśmy na poprzedniej ilustracji.
Wygenerowane dane wyjściowe tego wyciętego kodu przedstawiono na poniższej ilustracji:
Teraz, aby przekonwertować listę indeksów serii na tablicę NumPy, używamy metody „Series.index.to_numpy()”.
Funkcja „Series.index.to_numpy()” jest uruchamiana. Nazwa serii jest podawana jako „Licznik” za pomocą metody „.index.to_numpy()”. Ta metoda pobiera indeks z serii „Counter” i konwertuje go na tablicę NumPy. Teraz, aby przechowywać przekonwertowaną tablicę NumPy, inicjujemy zmienną „storage” i przypisujemy ją do tablicy NumPy. Na koniec, aby zobaczyć osiągnięty wynik, wywołujemy funkcję „print()”.
Lista indeksów serii jest teraz konwertowana na tablicę NumPy i jest dostępna w konsoli Pythona.
W celu weryfikacji typu tablicy wykonujemy metodę „type()” i przekazujemy do niej zmienną „storage”. Funkcja „drukuj” służy do wyświetlania kategorii.
Daje nam to typ klasy podany w następującej migawce:
Przykład 3: Wykorzystanie metody Np.array() z właściwością Series.array
Inną metodą konwersji serii na tablicę NumPy jest metoda NumPy „np.array()”. W tym przypadku używamy tej metody z właściwością „Series.array”.
Najpierw importujemy biblioteki Pandas i NumPy. „np” jest aliasem dla NumPy, a „pd” jest aliasem Pand. Importujemy bibliotekę NumPy, ponieważ metoda „np.array()” należy do tej biblioteki.
Metoda „pd.Series()” jest wywoływana w celu utworzenia serii Pand. Wartości, które określamy dla serii to „Jabłko”, „Banan”, „Pomarańcza”, „Mango”, „Brzoskwinia”, „Truskawka” i „Winogrona”. „Nazwa” zdefiniowana dla tej listy wartości to „Owoce”, a parametr „indeks” zawiera wartości dla indeksu jako „F1”, „F2”, „F3”, „F4”, „F5”, „F6” , „F7”. Ta lista indeksów jest wyświetlana zamiast domyślnej listy sekwencyjnej. Seria jest przechowywana w obiekcie serii „Bucket” i wyświetlana za pomocą funkcji „print()”.
Poniższa migawka przedstawia skonstruowaną serię:
Teraz konwertujemy tę serię na wymaganą tablicę NumPy. Wywoływana jest metoda „np.array()”. W nawiasach przekazywana jest właściwość „Series.array”. Modyfikuje to wartości serii do tablicy NumPy. Aby zachować wynik, mamy zmienną „Wartość”. Na koniec „print()” wyświetla tablicę NumPy.
Tutaj prezentowana jest tablica NumPy wygenerowana z wartości serii.
Używamy metody „type()”, aby potwierdzić, że typ tablicy to NumPy.
Weryfikacja przebiegła pomyślnie.
Przykład 4: Wykorzystanie metody Np.Array() z właściwością Series.Index.Array
Korzystając z serii z poprzedniego przykładu, przekonwertujemy teraz indeks serii na tablicę NumPy za pomocą metody „np.array()” z właściwością „Series.index.array”.
Wywoływana jest metoda „np.array()” i przekazywana jest do niej właściwość „Series.index.array” z nazwą serii „Bucket”. Zmienna „Nump” służy do przechowywania wyniku. A funkcja „print()” ilustruje to na ekranie.
Lista indeksów jest przekształcana w tablicę NumPy.
Przykład 5: Wykorzystanie metody Np.Array() z właściwością Series.Index.Values
Ostatnią używaną przez nas metodą jest metoda „np.array()” z właściwością „Series.index.values”.
Metoda „np.Series()” jest wywoływana z właściwością „Series.index.values”. Wygenerowana tą metodą tablica NumPy jest umieszczana w zmiennej „x” i wyświetlana na terminalu.
Wynik jest przedstawiony w następujący sposób:
Wniosek
W tym artykule omówiliśmy pięć technik modyfikacji serii Pand do tablicy NumPy. Pierwsze dwie ilustracje zostały wykonane metodą „Series.to_numpy” w Pandas. Za pomocą tej funkcji najpierw przekonwertowaliśmy wartości serii, a następnie listę indeksów na tablicę NumPy. Kolejne trzy przykłady wykorzystywały metodę „np.array()” z zestawu narzędzi NumPy. Przekazaliśmy tej funkcji trzy właściwości, aby przekonwertować wartości serii i listy indeksów na tablicę NumPy.