Pandas DataFrame à Numpy Array

«Pandas est une bibliothèque open source, et« Python »fournit cette bibliothèque. Nous avons différentes séries, listes et dataframes dans "Pandas". Nous pouvons facilement créer les dataframes, et nous convertissons ces dataframes dans le tableau Numpy. En raison de sa gestion sophistiquée des données, il est conseillé au tableau Numpy soit utilisé dans la mesure du possible. Les tableaux Numpy offrent des moyens rapides et flexibles d'échelle et de normaliser les données, qui peuvent être utilisées pour préparer les données pour la formation du modèle d'apprentissage automatique. Lorsque nous voulons convertir le dataframe en le tableau Numpy, nous utilisons la méthode «vers_numpy» de «pandas». Dans ce guide, la méthode «to_numpy ()» discutera en détail avec certaines démonstrations pratiques de cette méthode. Nous allons convertir les DataFrames en un tableau Numpy ici en utilisant la méthode «To_Numpy ()» et afficherons également le résultat des codes."

Syntaxe

# pandas.Trame de données.to_numpy ()

Exemple # 01

Maintenant, nous faisons des exemples pratiques ici dans lesquels nous allons créer le dataframe dans «pandas», puis nous convertirons cette dataframe en la méthode Numpy en utilisant la méthode «to_numpy ()». Nous utilisons l'application «Spyder» dans ce guide et écrivons le code dessus. La première étape ici consiste à importer les modules de «pandas» en utilisant le mot clé «Importer», puis en mettant «Pandas en tant que PD» ici. Le DataFrame a maintenant été créé avec l'aide du «PD.Méthode DataFrame ». Le «Classes_df» est créé dans cet exemple, et il contient cinq colonnes. Nous avons «Classe 1» comme nom de la première colonne, et nous y mettons «Lily, Ava, Isla, Harper et Florence».

Ensuite, nous utilisons «Classe 2» comme nom de la deuxième colonne de ce DataFrame et insérons également «Smith, Henry, Theo, Elsie et Evelyn». La «classe 3» ici est le nom de la troisième colonne, et il contient «Bromley, Ivy, Freddie, Noah et Teddy». Vient ensuite la colonne «classe 4», et nous placons «Milli, Leo, Jacob, Amelia et Samuel» comme valeurs de cette colonne. Après cela, nous ajoutons également la colonne «classe 5» et les valeurs de cette colonne sont «Alexander, Oscar, William, James et John». Maintenant, le "Classes_DF" est le DataFrame ici. Tout d'abord, nous vous montrerons ce Dataframe, puis nous changerons ce DataFrame en le tableau Numpy.

Le résultat que nous obtenons ici est lorsque nous appuyons sur la touche «Shift + Entrée». Dans ce résultat, une seule dataframe est rendue, que nous avons créée dans le code ci-dessus. Maintenant, nous allons utiliser la méthode «to_numpy ()» pour convertir ce dataframe.

Nous insérons les lignes de code donné au code dans lequel nous avons créé le DataFrame. Nous utilisons d'abord une variable ici, qui est «class_numpy», et nous initialisons cette variable avec la méthode «to_numpy ()». Nous devons utiliser le nom correct de Dataframe avec la méthode «to_numpy ()», nous l'écrivons donc comme «Classes_DF.to_numpy () "dans lequel" Classes_df "est le nom du dataframe et" to_numpy () "est la méthode de" pandas "qui convertira le dataframe en le tableau Numpy.

Le tableau Numpy du DataFrame est rendu ci-dessous. Il s'agit du «tableau numpy» qui est montré dans cette sortie, et nous obtenons ce tableau Numpy en utilisant la méthode «to_numpy ()» dans «Pandas».

Exemple # 02

Le DataFrame dans ce code est «inscrire_df», qui contient cinq colonnes uniques et ces noms de colonnes sont «Student_id, Last_name, First_name, Student_age et Program». Dans la colonne «Student_id», nous mettons «STD23-11, STD23-12, STD23-13, STD23-14, STD23-15, STD23-16, STD23-17, STD23-18 et STD23-19». Puis dans la colonne «Last_name», nous insérons «Smith, John, Graham, Wilson, Peter, Bromley, George, Thomas et Russel». Après avoir mis des valeurs dans la colonne "Last_name", nous avons ensuite mis des valeurs dans la colonne "First_name", qui sont "Samue, James, Lily, Grace, Liam, Jack, Ryan, Oscar et Jacob". Ensuite, nous avons la colonne «Student_age» dans laquelle nous mettons «16, 17, 20, 18, 16, 21, 19, 17 et 19». La dernière colonne que nous avons est la colonne «programme», où nous avons ajouté «les arts, l'informatique, les soins infirmiers, la rédaction, la calligraphie, l'informatique, la bosse, la zoologie et les arts».

Maintenant, après avoir inséré les valeurs à toutes les colonnes, nous imprimons cette dataframe de «inscription_df», puis nous convertissons ce dataframe «inscrire_df» en le tableau nuchy. Ainsi, nous plaçons la méthode "to_numpy ()" ci-dessous et mentionnons le nom du dataframe avec cette méthode "to_numpy ()". Ainsi, il convertira le dataframe en la matrice Numpy et stockera également le tableau Numpy dans la variable "inscription_numpy". Nous rendons également le tableau Numpy ici en utilisant le «print ()».

Ici, le dataframe et le tableau Numpy sont affichés dans la sortie ci-dessous, et vous pouvez facilement noter la différence entre le dataframe et le tableau Numpy.

Exemple # 03

Le DataFrame ci-dessus est à nouveau utilisé dans cet exemple, et nous modifions un peu les valeurs du DataFrame ici. Nous remplaçons certaines valeurs de la colonne «Student_age» par le «NP. Valeur nan ”qui est la valeur nulle, et nous traiterons de ces valeurs nulles ici lorsque nous convertirons ce DataFrame en le tableau Numpy. Après avoir mis cette fonction DataFrame dans la fonction «print ()», nous utilisons la méthode «to_numpy ()» dans laquelle nous définissons la «np_value = 20». Donc, il convertira les valeurs nulles en 20. Lorsque ce dataframe est converti dans le tableau Numpy, 20 se rendra à la place des valeurs nulles, et nous stockons ce tableau Numpy dans la variable "Numpy_array". Nous affichons également le tableau Numpy en utilisant à nouveau le «print ()».

Dans la colonne «Student_age» du DataFrame, vous pouvez facilement noter que les valeurs «nan» sont apparues, mais lorsque vous modifiez ce DataFrame dans le tableau Numpy, «20» est apparu à la place de «Nan» parce que nous définissons cette valeur 20 Dans la méthode "to_numpy ()", il est donc rendu ici.

Exemple # 04

Le DataFrame «DF» a cinq colonnes distinctes: nom du produit, représentant des ventes, mois, pièces et pays. Nous sommes entrés «Produit 1, produit 2, produit 3, produit 4 et produit 5» dans le champ «Nom du produit». Ensuite, nous entrons «Tom, Joe, Peter, Bromley et Samuel» dans le domaine du «représentant des ventes». Suivant la colonne «Représent», nous sommes entrés dans les noms «février, août, septembre, octobre et décembre» dans la colonne «Mois». La colonne «pièces» suit, où «12 pcs, 6 pc, 10 pcs, 4 pcs et 9 pc» sont répertoriés. Ensuite, nous sommes entrés «France, Australie, Chine, Allemagne et Angleterre» dans la colonne «Country». Nous avons maintenant rempli les valeurs de toutes les colonnes; Nous imprimons ce dataframe «DF» avant de les convertir en tableau Numpy.

Pour convertir le «DF» en tableau Numpy, nous plaçons la méthode «to_numpy ()» ci-dessous et plaçons le nom de DataFrame avec cette méthode. En conséquence, le dataframe sera transformé en tableau Numpy, et le tableau Numpy est également enregistré dans la variable "Sales_array". En utilisant «print ()», nous rendons également le tableau Numpy ici. Nous pouvons également convertir certaines colonnes du DataFrame en la matrice Numpy plutôt que de convertir le Frame complet en un tableau Numpy.

Pour convertir certaines colonnes du DataFrame dans le tableau Numpy, nous utilisons la même méthode, qui est «to_numpy ()», mais avant cette méthode, nous plaçons les noms de deux colonnes de ce DataFrame que nous voulons transformer en Numpy Table. Ici, nous ne convertissons que la colonne «représentant des ventes et country» dans le tableau Numpy et imprimez également ces colonnes sous forme de tableau Numpy.

Le dataframe d'origine et le tableau Numpy de ce DataFrame complet sont rendus, et en dessous, vous pouvez voir que deux colonnes de cette dataframe sont converties en tableau Numpy et affichées ici.

Conclusion

Nous avons appris le tableau Numpy dans ce guide. Nous avons discuté de la conversion du DataFrame en le tableau Numpy ici à l'aide de la méthode «TO_NUMPY ()» de «Pandas». Nous avons exploré le concept de conversion de l'ensemble des données de Data. Nous avons également montré comment gérer les valeurs nuls tout en convertissant le DataFrame en le tableau Numpy dans ce guide. Nous avons appliqué la méthode «to_numpy ()» dans ce guide qui nous aide beaucoup à convertir le dataframe en un tableau Numpy. Nous avons expliqué ce concept en profondeur ici.