Array Pandas à DataFrame

Ce tutoriel Pandas vous apprendra à transformer un tableau Numpy en un objet Pandas Dataframe. Les valeurs de plusieurs dimensions peuvent être stockées à l'aide de tableaux multidimensionnels. Un tableau 3D peut être comparé à un cube tandis qu'un tableau en deux dimensions peut être comparé à une matrice.

Les pandas.Le constructeur DataFrame () est utilisé pour convertir un tableau Numpy, similaire à la conversion d'un dictionnaire.

Syntaxe:

Dataframe_object = pandas.Dataframe (numpy_array, index = ['a', 'b'], colonnes = ['num', 'ch'])

Paramètres:

1. Le premier paramètre, Data, est le seul nécessaire. Le tableau, qui est nécessaire pour se transformer en cadre de données, est maintenant placé ici.
2. Indice: Ceci est un index ou un index de type tableau. Si nous n'utilisons pas ce paramètre, la plageIndex est utilisée par défaut.
3. Colonnes: Ce sont des étiquettes pour les colonnes dans un index ou un cadre de données de type tableau. Encore une fois, RangeIndex (0, 1, 2,…, n) est utilisé par défaut si nous n'utilisons pas cet argument.

Exemple 1:

Ayons un tableau Numpy nommé «réel» ayant 5 lignes et convertissez-les en dataframe en passant le tableau Numpy.

importer des pandas
Importer Numpy
# Considérez le tableau Numpy
réel = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Mand Loom", 1000], [4, "Mand Loom", 2000], [5, «Dracking ", 3000]])
print ("Array Numpy:", réel, "\ n")
# Convertissez le tableau ci-dessus en Pandas DataFrame
converti = pandas.DataFrame (réel)
# Affichez le dataframe converti
Imprimer (converti)

Sortir:

Explication:
Après avoir converti au Pandas DataFrame, les indices sont [0,1,2,3,4] et les colonnes sont [0,1,2].

Exemple 2: avec paramètre des colonnes

Maintenant, nous passons les noms de colonne au dataframe avec le tableau Numpy.

importer des pandas
Importer Numpy
# Considérez le tableau Numpy
réel = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Mand Loom", 1000], [4, "Mand Loom", 2000], [5, «Dracking ", 3000]])
# Convertir le tableau ci-dessus en Pandas DataFrame par les noms de colonne Passign
converti = pandas.DataFrame (réel, colonnes = ['id', 'work', 'salaires'])
# Affichez le dataframe converti
Imprimer (converti)

Sortir:

Explication:
Maintenant, vous pouvez voir les noms de colonne dans le DataFrame converti. Ce sont [«id», «travail», «salaires»].

Exemple 3: avec paramètre d'index

Maintenant, nous passons les valeurs d'index, index = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'], à DataFrame avec le tableau Numpy au paramètre d'index.

importer des pandas
Importer Numpy
# Considérez le tableau Numpy
réel = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Mand Loom", 1000], [4, "Mand Loom", 2000], [5, «Dracking ", 3000]])
# Convertissez le tableau ci-dessus en Pandas DataFrame en ajoutant l'index
converti = pandas.DataFrame (réel, colonnes = ['id', 'work', 'salaires'], index = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Affichez le dataframe converti
Imprimer (converti)

Sortir:

Explication:
Auparavant, les indices étaient [0,1,2,3,4]. Maintenant, vous pouvez voir les indices de chaque ligne.

Exemple 4: Convertir une ligne particulière

Ayons un tableau Numpy avec 2 lignes et ne convertit que la première ligne en Pandas DataFrame.

importer des pandas
Importer Numpy
# Considérez le tableau Numpy
réel = numpy.Array ([["Health_Clinic", "Delhi", 522554], ["Medi View", "France", 434456]])
# Convertir uniquement la première ligne du tableau Numpy en DataFrame
converti = pandas.DataFrame ([réel [0]], Columns = ['Hospital', 'Address', 'PINCODE'], index = ['H1'])
# Affichez le dataframe converti
Imprimer (converti)

Sortir:

Explication:
Ici, nous devons passer le chapeau d'index de rangée doit être converti au tableau Numpy.
Pour convertir uniquement la première ligne en DataFrame, nous devons passer l'index comme 0.

Conclusion

Vous avez appris à convertir un tableau en un dataframe dans ce tutoriel Pandas. Vous avez d'abord étudié les objets Pandas DataFrame et les tableaux Numpy. La classe Syntax et DataFrame, que nous pouvons utiliser pour générer les objets de trame de données, ont été discutées. Ensuite, nous avons examiné trois cas où nous avons transformé les tableaux Numpy en Pandas Dataframes.