- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.masīvs(Series.masīvs)
- np.masīvs(Series.index.masīvs)
- np.masīvs(Series.index.values)
Šajā rokasgrāmatā mēs izpētīsim katras šīs metodes praktisko ieviešanu.
1. piemērs. Metodes Series.To_Numpy() izmantošana
Pirmā metode, ko mēs izmantosim šajā rokasgrāmatā, lai pārvērstu Pandas sēriju par NumPy masīvu, ir funkcija “Series.to_numpy()”. Šī metode pārveido sniegtās sērijas vērtības NumPy masīvā. Izpētīsim tā darbību, praktiski izpildot Python programmu.
Mēs atlasām rīku “Spyder”, lai apkopotu paraugu kodus, kas tiks ģenerēti šajā apmācībā. Mēs palaižam rīku un uzsākam skriptu. Pamatprasība šīs programmas izpildei ir nepieciešamo pakotņu ielāde. Šeit mēs izmantojam kādu moduli, kas pieder rīkkopai “Pandas”. Tātad, mēs importējam Pandas bibliotēku savā programmā un izveidojam tai aizstājvārdu kā “pd”. Šis “Pandas” saīsinājums kā “pd” tiek izmantots skriptā visur, kur nepieciešams piekļūt jebkurai Pandas metodei.
Pēc bibliotēkas importēšanas mēs vienkārši izsaucam metodi no šīs bibliotēkas, kas ir “pd.Series()”. Šeit “pd”, kā jau iepriekš tika identificēts, ir Pandas aizstājvārds, un to izmanto, lai norādītu programmai, ka tā piekļūst metodei no Pandas. Savukārt “sērija” ir atslēgvārds, kas programmā sāk sērijas izveides procesu. Tiek izsaukta funkcija “pd.Series()”, un mēs norādām tai vērtību sarakstu. Mūsu sniegtās vērtības ir “100”, “200”, “300”, “400”, “500”, “600”, “700”, “800”, “900” un “1000”. Mēs izmantojam parametru “name”, lai klasificētu šī saraksta etiķeti kā “Cipari”. Atribūts “index” tiek izmantots, lai norādītu indeksu sarakstu, kuru vēlamies ievietot noklusējuma secīgā indeksa saraksta vietā. Tas saglabā vērtības, kas ir 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i' un 'j'. Sērijas glabāšanai izveidojam sērijas objektu “Counter”. Pēc tam funkcija “print()” palīdz mums redzēt izvadi, izdrukājot to terminālī.
Mūsu jaunizveidotās sērijas ar definēto indeksu sarakstu tiek izstādītas izvades logā.
Lai mainītu šo sēriju uz NumPy masīvu, mēs izmantojam metodi “Series.to_numpy()”. Sērijas nosaukums “Counter” ir minēts ar funkciju “.to_numpy()”. Tātad šī funkcija ņem sērijas “Counter” vērtības un pārveido tās par NumPy masīvu. Lai saglabātu iegūto NumPy masīvu, kas ģenerēts no šīs funkcijas, tiek ģenerēts mainīgais “output_array”. Pēc tam tas tiek parādīts, izmantojot metodi “print ()”.
Renderētajā attēlā ir redzams masīvs.
Pārbaudīsim tā veidu, izmantojot funkciju “type()”. Mēs ievadām mainīgā nosaukumu, saglabājot NumPy masīvu starp funkcijas “type()” iekavām. Pēc tam mēs nododam šo funkciju “print()” metodei, lai parādītu veidu.
Šeit izvades NumPy masīvs tiek pārbaudīts, jo nākamajā attēlā klase ir parādīta kā “numpy.ndarray”.
2. piemērs. Metodes Series.Index.To_Numpy() izmantošana
Papildus sērijas vērtību konvertēšanai uz NumPy masīvu, mēs varam arī pārveidot indeksu par NumPy masīvu. Šis gadījums palīdz mums apgūt sērijas indeksa pārveidošanu par NumPy masīvu, izmantojot metodi “Series.index.to_numpy()”.
Šai demonstrācijai mēs izmantojam sēriju, ko izveidojām iepriekšējā ilustrācijā.
Šī izgrieztā koda ģenerētā izvade ir parādīta šajā attēlā:
Tagad, lai sērijas indeksu sarakstu pārvērstu par NumPy masīvu, mēs izmantojam metodi “Series.index.to_numpy()”.
Funkcija “Series.index.to_numpy()” ir ieslēgta. Sērijas nosaukums tiek piegādāts kā “Counter” ar metodi “.index.to_numpy()”. Šī metode ņem indeksu no sērijas “Counter” un pārvērš to par NumPy masīvu. Tagad, lai saglabātu pārveidoto NumPy masīvu, mēs inicializējam “uzglabāšanas” mainīgo un piešķiram to NumPy masīvam. Visbeidzot, lai redzētu sasniegto rezultātu, mēs izsaucam funkciju “print()”.
Sērijas indeksu saraksts tagad tiek pārveidots par NumPy masīvu un atrodas Python konsolē.
Lai pārbaudītu masīva veidu, mēs izmantojam metodi “type()” un nododam tai mainīgo “storage”. Lai skatītu kategoriju, tiek izmantota funkcija “Drukāt”.
Tādējādi mēs iegūstam klases tipu, kas sniegts šajā momentuzņēmumā:
3. piemērs. Metodes Np.array() izmantošana ar Series.array rekvizītu
Vēl viena metode sērijas konvertēšanai par NumPy masīvu ir NumPy metode “np.array()”. Šajā gadījumā mēs izmantojam šo metodi ar rekvizītu “Series.array”.
Vispirms mēs importējam Pandas un NumPy bibliotēkas. “np” ir aizstājvārds NumPy un “pd” kā Pandas aizstājvārds. Mēs importējam NumPy bibliotēku, jo šai bibliotēkai pieder metode “np.array()”.
Lai izveidotu Pandas sēriju, tiek izsaukta metode “pd.Series()”. Sērijai norādītās vērtības ir “Ābols”, “Banāns”, “Apelsīns”, “Mango”, “Persiks”, “Zemene” un “Vīnogas”. Šim vērtību sarakstam definētais “nosaukums” ir “Fruits”, un parametrs “index” satur indeksa vērtības “F1”, “F2”, “F3”, “F4”, “F5”, “F6”. , “F7”. Šis indeksu saraksts tiek parādīts noklusējuma secīgā saraksta vietā. Sērija tiek saglabāta sērijas objektā “Kauss” un tiek parādīta, izmantojot funkciju “print()”.
Šis momentuzņēmums parāda izveidoto sēriju:
Tagad mēs pārveidojam šo sēriju par nepieciešamo NumPy masīvu. Tiek izsaukta metode “np.array()”. Iekavās tiek nodots rekvizīts “Series.array”. Tādējādi sērijas vērtības tiek mainītas uz NumPy masīvu. Lai saglabātu rezultātu, mums ir mainīgais “Vērtība”. Visbeidzot, “print()” parāda NumPy masīvu.
Šeit ir parādīts NumPy masīvs, kas ģenerēts no sērijas vērtībām.
Mēs izmantojam metodi “type()”, lai apstiprinātu, ka masīva veids ir NumPy.
Pārbaude noritēja veiksmīgi.
4. piemērs. Metodes Np.Array() izmantošana ar Series.Index.Array rekvizītu
Izmantojot sēriju no iepriekšējā piemēra, mēs tagad pārvēršam sērijas indeksu par NumPy masīvu, izmantojot metodi “np.array()” ar rekvizītu “Series.index.array”.
Tiek izsaukta metode “np.array()”, un tai tiek nodots rekvizīts “Series.index.array” ar sērijas nosaukumu “Bucket”. Mainīgais “Nump” ir šeit, lai saglabātu rezultātu. Un funkcija “print()” to ilustrē ekrānā.
Indeksa saraksts tiek pārveidots par NumPy masīvu.
5. piemērs. Metodes Np.Array() izmantošana ar Series.Index.Values rekvizītu
Pēdējā izmantotā metode ir “np.array()” ar rekvizītu “Series.index.values”.
Metode “np.Series()” tiek izsaukta ar rekvizītu “Series.index.values”. Ar šo metodi ģenerētais NumPy masīvs tiek ievietots mainīgajā “x” un tiek parādīts terminālī.
Rezultāts ir parādīts šādi:
Secinājums
Šajā rakstā mēs apspriedām piecas metodes Pandas sērijas pārveidošanai uz NumPy masīvu. Pirmās divas ilustrācijas tika veiktas, izmantojot Pandas metodi “Series.to_numpy”. Vispirms ar šo funkciju mēs pārveidojām sērijas vērtības un pēc tam indeksu sarakstu uz NumPy masīvu. Nākamajos trīs piemēros tika izmantota metode “np.array()” no NumPy rīkkopas. Mēs šai funkcijai nodevām trīs rekvizītus, lai sērijas un indeksu saraksta vērtības pārvērstu NumPy masīvā.