- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.masyvas(Series.masyvas)
- np.masyvas(Series.index.masyvas)
- np.masyvas(Series.index.values)
Šiame vadove išnagrinėsime kiekvieno iš šių metodų praktinį įgyvendinimą.
1 pavyzdys: Series.To_Numpy() metodo naudojimas
Pirmasis metodas, kurį naudosime šiame vadove, norėdami konvertuoti Pandas seriją į NumPy masyvą, yra funkcija „Series.to_numpy()“. Šis metodas paverčia pateiktų serijų reikšmes į NumPy masyvą. Panagrinėkime jos veikimą praktiškai vykdydami Python programą.
Mes pasirenkame „Spyder“ įrankį kodų pavyzdžių, kurie bus sugeneruoti šioje pamokoje, rinkimui. Paleidžiame įrankį ir inicijuojame scenarijų. Pagrindinis šios programos vykdymo reikalavimas yra įkelti reikiamus paketus. Čia mes naudojame tam tikrą modulį, priklausantį „Pandas“ įrankių rinkiniui. Taigi, mes importuojame Pandas biblioteką į savo programą ir sukuriame jai slapyvardį kaip „pd“. Ši „Pandas“ santrumpa kaip „pd“ naudojama scenarijuje visur, kur reikia pasiekti bet kurį Pandas metodą.
Importavę biblioteką, mes tiesiog iškviečiame metodą iš šios bibliotekos, kuri yra 'pd.Series()'. Čia „pd“, kaip buvo nurodyta anksčiau, yra „Pandų“ slapyvardis ir naudojamas programai pranešti, kad ji pasiekia metodą iš „Panda“. Tuo tarpu „Serija“ yra raktinis žodis, kuris inicijuoja serijos kūrimo procesą programoje. Iškviečiama funkcija „pd.Series()“ ir mes nurodome jos reikšmių sąrašą. Mūsų teikiamos reikšmės yra „100“, „200“, „300“, „400“, „500“, „600“, „700“, „800“, „900“ ir „1000“. Naudojame parametrą „name“, kad šio sąrašo etiketę klasifikuotume kaip „Skaičiai“. Atributas „index“ naudojamas norint nurodyti indeksų sąrašą, kurį norime įterpti vietoj numatytojo nuoseklaus indekso sąrašo. Jame saugomos reikšmės, kurios yra „a“, „b“, „c“, „d“, „e“, „f“, „g“, „h“, „i“ ir „j“. Serijai saugoti sukuriame serijos objektą „Skaitiklis“. Tada funkcija „print()“ padeda mums pamatyti išvestį, atspausdinant ją terminale.
Mūsų naujai sugeneruota serija su apibrėžtu indeksų sąrašu rodoma išvesties lange.
Norėdami pakeisti šią seriją į NumPy masyvą, naudojame metodą 'Series.to_numpy()'. Serijos pavadinimas „Counter“ paminėtas naudojant funkciją „.to_numpy()“. Taigi, ši funkcija paima serijos „Counter“ reikšmes ir paverčia jas „NumPy“ masyvu. Norint išlaikyti gautą NumPy masyvą, sugeneruotą naudojant šią funkciją, sugeneruojamas kintamasis „output_array“. Vėliau jis rodomas naudojant „print ()“ metodą.
Pateiktame paveikslėlyje rodomas masyvas.
Patikrinkite jo tipą naudodami funkciją „type()“. Įvedame kintamojo pavadinimą, saugodami NumPy masyvą tarp funkcijos „type()“ skliaustų. Tada šią funkciją perduodame metodui „print ()“, kad būtų rodomas tipas.
Čia išvesties „NumPy“ masyvas patikrinamas, nes toliau pateiktame paveikslėlyje klasė rodoma kaip „numpy.ndarray“.
2 pavyzdys: Series.Index.To_Numpy() metodo naudojimas
Be serijos reikšmių konvertavimo į NumPy masyvą, mes taip pat galime konvertuoti indeksą į NumPy masyvą. Šis pavyzdys padeda mums išmokti serijos indekso transformaciją į NumPy masyvą naudojant „Series.index.to_numpy()“ metodą.
Šiam demonstravimui naudojame seriją, kurią sukūrėme ankstesnėje iliustracijoje.
Sugeneruota šio nukirpto kodo išvestis pateikta šioje iliustracijoje:
Dabar, norėdami konvertuoti serijos indeksų sąrašą į NumPy masyvą, naudojame metodą „Series.index.to_numpy()“.
Funkcija „Series.index.to_numpy()“ iškviečiama. Serijos pavadinimas pateikiamas kaip „Counter“ naudojant „.index.to_numpy()“ metodą. Šis metodas paima indeksą iš „Counter“ serijos ir konvertuoja jį į „NumPy“ masyvą. Dabar, norėdami išsaugoti konvertuotą NumPy masyvą, inicijuojame 'saugyklos' kintamąjį ir priskiriame jį NumPy masyvai. Galiausiai, norėdami pamatyti pasiektą rezultatą, iškviečiame funkciją „print()“.
Dabar serijos rodyklės sąrašas konvertuojamas į „NumPy“ masyvą ir pateikiamas „Python“ konsolėje.
Norėdami patikrinti masyvo tipą, naudojame metodą „type()“ ir perduodame jam „saugojimo“ kintamąjį. Funkcija „spausdinti“ naudojama norint pamatyti kategoriją.
Tai suteikia mums klasės tipą, pateiktą šioje momentinėje nuotraukoje:
3 pavyzdys: Np.array() metodo naudojimas su Series.array ypatybe
Kitas būdas konvertuoti seriją į NumPy masyvą yra NumPy metodas 'np.array()'. Šiuo atveju naudojame šį metodą su nuosavybe „Series.array“.
Pirmiausia importuojame Pandas ir NumPy bibliotekas. „np“ yra „NumPy“ slapyvardis, o „pd“ – kaip Pandas. Importuojame „NumPy“ biblioteką, nes „np.array()“ metodas priklauso šiai bibliotekai.
„Pd.Series()“ metodas iškviečiamas kuriant Pandas seriją. Serijai nurodome „Obuolys“, „Bananas“, „Apelsinas“, „Mangas“, „Persikas“, „Braškės“ ir „Vynuogės“. Šiam reikšmių sąrašui apibrėžtas pavadinimas yra „Vaisiai“, o parametre „indeksas“ yra tokios indekso reikšmės kaip „F1“, „F2“, „F3“, „F4“, „F5“, „F6“. , „F7“. Šis indeksų sąrašas rodomas vietoj numatytojo nuoseklaus sąrašo. Serija saugoma serijos objekte „Kaušas“ ir rodoma naudojant funkciją „print()“.
Šioje momentinėje nuotraukoje parodyta sukurta serija:
Dabar konvertuojame šią seriją į reikiamą NumPy masyvą. „np.array()“ metodas vadinamas. Skliausteliuose perduodama ypatybė „Series.array“. Tai pakeičia serijos reikšmes į NumPy masyvą. Norėdami išsaugoti rezultatą, turime kintamąjį „Vertė“. Galiausiai „print ()“ rodo „NumPy“ masyvą.
Čia pateikiamas iš serijos reikšmių sugeneruotas NumPy masyvas.
Mes naudojame metodą „type()“, kad patvirtintume, jog masyvo tipas yra „NumPy“.
Patikrinimas pavyko.
4 pavyzdys: Np.Array() metodo naudojimas su Series.Index.Array ypatybe
Naudodami seriją iš ankstesnio pavyzdžio, dabar konvertuojame serijos indeksą į NumPy masyvą, naudodami metodą 'np.array()' su ypatybe 'Series.index.array'.
Iškviečiamas „np.array()“ metodas ir jam perduodama savybė „Series.index.array“ serijos pavadinimu „Bucket“. Kintamasis „Nump“ yra skirtas rezultatui laikyti. O funkcija „print()“ iliustruoja tai ekrane.
Indekso sąrašas paverčiamas „NumPy“ masyvu.
5 pavyzdys: Np.Array() metodo naudojimas su Series.Index.Values nuosavybe
Paskutinis mūsų naudojamas metodas yra „np.array()“ su ypatybe „Series.index.values“.
Metodas „np.Series()“ iškviečiamas su ypatybe „Series.index.values“. NumPy masyvas, sukurtas naudojant šį metodą, dedamas į „x“ kintamąjį ir rodomas terminale.
Rezultatas parodytas taip:
Išvada
Šiame straipsnyje aptarėme penkis būdus, kaip pakeisti Pandas seriją į NumPy masyvą. Pirmosios dvi iliustracijos buvo padarytos naudojant „Series.to_numpy“ metodą „Pandas“. Pirmiausia su šia funkcija konvertavome serijos reikšmes, o tada indeksų sąrašą į NumPy masyvą. Kituose trijuose pavyzdžiuose buvo naudojamas „np.array()“ metodas iš NumPy įrankių rinkinio. Šiai funkcijai perdavėme tris ypatybes, norėdami konvertuoti serijos ir indeksų sąrašo reikšmes į NumPy masyvą.