Pandas Series à Numpy Array
- Série.to_numpy ()
- Série.indice.to_numpy ()
- NP.Array (série.déployer)
- NP.Array (série.indice.déployer)
- NP.Array (série.indice.valeurs)
Nous explorerons la mise en œuvre pratique de chacune de ces méthodes dans ce guide.
Exemple 1: utilisation des séries.TO_NUMPY () Méthode
La première méthode que nous utiliserons dans ce guide pour convertir une série Pandas en un tableau Numpy est la «série.Fonction TO_NUMPY () ”. Cette méthode convertit les valeurs de la série fournie en un tableau Numpy. Explorons son fonctionnement avec l'exécution pratique du programme Python.
Nous effectuons la sélection de l'outil «Spyder» pour la compilation des exemples de codes qui seront générés dans ce tutoriel. Nous lançons l'outil et lançons le script. L'exigence fondamentale pour l'exécution de ce programme est de charger les packages nécessaires. Ici, nous utilisons un module qui appartient à la boîte à outils «Pandas». Ainsi, nous importons la bibliothèque Pandas dans notre programme et créons un alias pour cela comme «PD». Cette abréviation des «pandas» en tant que «PD» est utilisée dans le script partout où toute méthode de pandas doit être accessible.
Après avoir importé la bibliothèque, nous appelons simplement une méthode de cette bibliothèque qui est «PD.Série()". Ici, le «PD», comme indiqué précédemment, est l'alias pour Pandas et est utilisé pour dire au programme qu'il accède à une méthode de Pandas. Tandis que la «série» est le mot clé qui initie le processus de création de la série dans le programme. Le «PD.Série () ”La fonction est invoquée et nous spécifions une liste de valeurs pour elle. Les valeurs que nous fournissons sont «100», «200», «300», «400», «500», «600», «700», «800», «900» et «1000». Nous utilisons le paramètre «Nom» pour classer une étiquette pour cette liste comme «chiffres». L'attribut «index» est utilisé pour spécifier la liste d'index que nous souhaitons insérer au lieu de la liste d'index séquentielle par défaut. Il stocke les valeurs qui sont «A», «B», «C», «D», «E», «F», «G», «H», «I» et «J». Pour stocker la série, nous créons un objet de série «compteur». Ensuite, la fonction «print ()» nous aide à voir la sortie en l'imprimant sur le terminal.
Notre série nouvellement générée avec la liste d'index définies est présentée sur la fenêtre de sortie.
Pour changer cette série en un tableau Numpy, nous utilisons la «série.TO_NUMPY () »Méthode. Le nom de la série «Counter» est mentionné avec le «.Fonction TO_NUMPY () ”. Ainsi, cette fonction prend les valeurs de la série «Counter» et les transforme en un tableau Numpy. Pour maintenir le tableau Numpy résultant généré à partir de cette fonction, une variable «output_array» est générée. Par la suite, il est affiché en utilisant la méthode «print ()».
L'image rendue montre un tableau.
Vérinons son type à l'aide de la fonction «type ()». Nous entrons le nom de la variable, stockant le tableau Numpy entre les accolades de la fonction «Type ()». Ensuite, nous passons cette fonction à la méthode «print ()» pour afficher le type.
Ici, le tableau Numpy de sortie est vérifié comme l'image suivante montre la classe comme «Numpy.ndarray ».
Exemple 2: utilisation des séries.Indice.TO_NUMPY () Méthode
En plus de convertir les valeurs de la série en un tableau Numpy, nous pouvons également convertir l'index en un tableau Numpy. Cette instance nous aide à apprendre la transformation de l'index d'une série en un tableau Numpy en utilisant la «série.indice.TO_NUMPY () »Méthode.
Pour cette démonstration, nous utilisons la série que nous avons créée dans l'illustration précédente.
La sortie générée de ce code coupé est donnée dans l'illustration suivante:
Maintenant, pour convertir la liste d'index de la série en un tableau Numpy, nous utilisons la «série.indice.TO_NUMPY () »Méthode.
Les séries.indice.to_numpy () ”La fonction est mise sur appel. Le nom de la série est fourni comme «compteur» avec le «.indice.TO_NUMPY () »Méthode. Cette méthode prend l'index de la série «Counter» et la convertit en un tableau Numpy. Maintenant, pour stocker le tableau Numpy converti, nous initialisons une variable de «stockage» et l'attribuons au tableau Numpy. Enfin, pour voir le résultat obtenu, nous invoquons la fonction «print ()».
La liste d'index de la série est maintenant convertie en un tableau Numpy et présent sur la console Python.
Pour la vérification du type de tableau, nous exerçons la méthode «type ()» et passons la variable «stockage». La fonction «imprimer» est utilisée pour voir la catégorie.
Cela nous donne le type de classe fourni dans l'instantané suivant:
Exemple 3: Utilisation du NP.Méthode Array () avec série.propriété de tableau
Une autre méthode pour convertir une série en un tableau Numpy est la méthode de Numpy «NP.déployer()". Nous utilisons cette méthode avec la «série.Propriété de tableau »dans ce cas.
Nous importons d'abord les bibliothèques Pandas et Numpy. Le «NP» est fait un alias pour Numpy et «PD» comme alias des pandas. Nous importons la bibliothèque Numpy parce que le «NP.La méthode array () ”appartient à cette bibliothèque.
Le «PD.Série () ”La méthode est invoquée pour créer une série Pandas. Les valeurs que nous spécifions pour la série sont «pomme», «banane», «orange», «mangue», «pêche», «fraise» et «raisins». Le «nom» défini pour cette liste de valeurs est «Fruits» et le paramètre «Index» contient les valeurs de l'index comme «F1», «F2», «F3», «F4», «F5», «F6» , "F7". Cette liste d'index s'affiche au lieu de la liste séquentielle par défaut. La série est stockée dans l'objet de la série «seau» et mis en vue à l'aide de la fonction «print ()».
L'instantané suivant montre la série construite:
Maintenant, nous convertissons cette série en tableau Numpy requis. Le «NP.Array () ”La méthode est appelée. Dans ses parenthèses, la «série.La propriété Array ”est passé. Cela modifie les valeurs de la série à un tableau Numpy. Pour préserver le résultat, nous avons une variable «valeur». Enfin, «print ()» affiche le tableau Numpy.
Le tableau Numpy généré à partir des valeurs de la série est présenté ici.
Nous utilisons la méthode «type ()» pour confirmer que le type de tableau est Numpy.
La vérification a réussi.
Exemple 4: Utilisation du NP.Méthode Array () avec série.Indice.Propriété de tableau
En utilisant la série de l'exemple précédent, nous convertissons maintenant l'index de la série en un tableau Numpy en utilisant le «NP.Méthode Array () "avec la" série.indice.Propriété Array ».
Le «NP.La méthode Array () »est invoquée et la« série.indice.La propriété Array ”y est transmise avec le nom de la série« Bucket ». La variable «Nump» est là pour maintenir le résultat. Et la fonction «print ()» l'illustre à l'écran.
La liste d'index est transformée en un tableau Numpy.
Exemple 5: Utilisation du NP.Méthode Array () avec série.Indice.Valeurs propriété
La dernière méthode que nous utilisons est le «NP.Méthode Array () "avec la" série.indice.Valeurs »Propriété.
Le «NP.Série () "La méthode est invoquée par la" série.indice.Valeurs »Propriété. Le tableau Numpy généré à partir de cette méthode est placé dans la variable «x» et présenté sur le terminal.
Le résultat est indiqué dans ce qui suit:
Conclusion
Dans cet article, nous avons discuté de cinq techniques pour modifier une série Pandas à un tableau Numpy. Les deux premières illustrations ont été réalisées en utilisant la «série.TO_NUMPY ”Méthode en pandas. Nous avons d'abord converti les valeurs de la série, puis la liste d'index vers le tableau Numpy avec cette fonction. Les trois exemples suivants ont utilisé le «NP.Array () ”Méthode de la boîte à outils de Numpy. Nous avons transmis trois propriétés à cette fonction pour convertir les valeurs de la série et la liste d'index au tableau Numpy.