- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.array(Series.array)
- np.array(Series.index.array)
- np.array(Series.index.values)
Vi vil undersøge den praktiske implementering af hver af disse metoder i denne vejledning.
Eksempel 1: Brug af Series.To_Numpy()-metoden
Den første metode, som vi vil bruge i denne guide til at konvertere en Pandas-serie til en NumPy-array, er funktionen 'Series.to_numpy()'. Denne metode konverterer værdierne af den leverede serie til et NumPy-array. Lad os undersøge dets funktion med den praktiske udførelse af Python-programmet.
Vi foretager valget af 'Spyder'-værktøjet til kompilering af eksempelkoder, der vil blive genereret i denne vejledning. Vi starter værktøjet og starter scriptet. Det grundlæggende krav for udførelse af dette program er at indlæse de nødvendige pakker. Her bruger vi et eller andet modul, der hører til 'Pandas'-værktøjssættet. Så vi importerer Pandas-biblioteket til vores program og opretter et alias for det som 'pd'. Denne forkortelse for 'Pandas' som 'pd' bruges i scriptet, hvor som helst en Panda-metode skal tilgås.
Efter at have importeret biblioteket, kalder vi bare en metode fra dette bibliotek, som er 'pd.Series()'. Her er 'pd', som tidligere identificeret, alias for Pandas og bruges til at fortælle programmet, at det tilgår en metode fra Pandas. Hvorimod 'Serien' er nøgleordet, der starter serieoprettelsesprocessen i programmet. Funktionen 'pd.Series()' aktiveres, og vi angiver en liste med værdier for den. De værdier, vi angiver, er '100', '200', '300', '400', '500', '600', '700', '800', '900' og '1000'. Vi bruger parameteren 'navn' til at klassificere en etiket for denne liste som 'cifre'. 'Indeks'-attributten bruges til at angive den indeksliste, som vi ønsker at indsætte i stedet for den sekventielle standardindeksliste. Den gemmer værdierne, som er 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i' og 'j'. For at gemme serien opretter vi et serieobjekt 'Tæller'. Derefter hjælper funktionen 'print()' os med at se outputtet ved at udskrive det på terminalen.
Vores nygenererede serie med den definerede indeksliste er udstillet i outputvinduet.
For at ændre denne serie til et NumPy-array bruger vi metoden 'Series.to_numpy()'. Navnet på serien 'Tæller' er nævnt med funktionen '.to_numpy()'. Så denne funktion tager værdierne af serien 'Tæller' og transformerer dem til et NumPy-array. For at holde det resulterende NumPy-array genereret fra denne funktion, genereres en 'output_array'-variabel. Bagefter vises det ved at bruge 'print()'-metoden.
Det gengivede billede viser en matrix.
Lad os verificere dens type ved hjælp af 'type()'-funktionen. Vi indtaster navnet på variablen og lagrer NumPy-arrayet mellem parenteserne i 'type()'-funktionen. Derefter videregiver vi denne funktion til 'print()'-metoden for at vise typen.
Her bliver output NumPy-arrayet verificeret, da følgende billede viser klassen som 'numpy.ndarray'.
Eksempel 2: Brug af Series.Index.To_Numpy()-metoden
Udover at konvertere værdierne af serien til et NumPy-array, kan vi også konvertere indekset til et NumPy-array. Denne instans hjælper os med at lære transformationen af indekset for en serie til et NumPy-array ved hjælp af 'Series.index.to_numpy()'-metoden.
Til denne demonstration bruger vi serien, som vi lavede i den forrige illustration.
Det genererede output af denne kodeskårne er givet i følgende illustration:
Nu, for at konvertere indekslisten for serien til et NumPy-array, bruger vi metoden 'Series.index.to_numpy()'.
Funktionen 'Series.index.to_numpy()' aktiveres. Seriens navn leveres som 'Counter' med metoden '.index.to_numpy()'. Denne metode tager indekset fra 'Counter'-serien og konverterer det til et NumPy-array. Nu, for at gemme det konverterede NumPy-array, initialiserer vi en 'storage'-variabel og tildeler den til NumPy-arrayet. Til sidst, for at se det opnåede resultat, kalder vi 'print()'-funktionen.
Indekslisten for serien er nu konverteret til et NumPy-array og findes på Python-konsollen.
Til verifikation af array-typen udøver vi 'type()'-metoden og sender 'storage'-variablen til den. 'Udskriv'-funktionen bruges til at se kategorien.
Dette giver os den klassetype, der er angivet i følgende øjebliksbillede:
Eksempel 3: Brug af metoden Np.array() med egenskaben Series.array
En anden metode til at konvertere en serie til et NumPy-array er NumPy's metode 'np.array()'. Vi bruger denne metode med egenskaben 'Series.array' i dette tilfælde.
Vi importerer først Pandas og NumPy bibliotekerne. 'np' er lavet til et alias for NumPy og 'pd' som alias for Pandas. Vi importerer NumPy-biblioteket, fordi 'np.array()'-metoden hører til dette bibliotek.
Metoden 'pd.Series()' aktiveres for at skabe en Pandas-serie. De værdier, som vi angiver for serien, er 'Æble', 'Banana', 'Orange', 'Mango', 'Fersken', 'Jordbær' og 'Druer'. 'Navnet' defineret for denne liste over værdier er 'Frugt' og 'indeks' parameteren indeholder værdierne for indekset som 'F1', 'F2', 'F3', 'F4', 'F5', 'F6' , 'F7'. Denne indeksliste vises i stedet for den sekventielle standardliste. Serien gemmes i serieobjektet 'Bucket' og vises ved hjælp af 'print()'-funktionen.
Følgende snapshot viser den konstruerede serie:
Nu konverterer vi denne serie til det nødvendige NumPy-array. Metoden 'np.array()' kaldes. Inden for dens parentes er egenskaben 'Series.array' overført. Dette ændrer serieværdierne til et NumPy-array. For at bevare resultatet har vi en 'Værdi'-variabel. Til sidst viser 'print()' NumPy-arrayet.
NumPy-arrayet, der genereres ud fra værdierne i serien, præsenteres her.
Vi bruger 'type()'-metoden til at bekræfte, at typen af arrayet er NumPy.
Bekræftelsen lykkedes.
Eksempel 4: Brug af Np.Array()-metoden med Series.Index.Array-egenskaben
Ved at bruge serien fra det foregående eksempel konverterer vi nu indekset for serien til et NumPy-array ved hjælp af 'np.array()'-metoden med egenskaben 'Series.index.array'.
Metoden 'np.array()' aktiveres, og egenskaben 'Series.index.array' overføres til den med serienavnet 'Bucket'. Variablen 'Nump' er her for at holde resultatet. Og 'print()'-funktionen illustrerer det på skærmen.
Indekslisten omdannes til et NumPy-array.
Eksempel 5: Brug af metoden Np.Array() med egenskaben Series.Index.Values
Den sidste metode, vi bruger, er metoden 'np.array()' med egenskaben 'Series.index.values'.
Metoden 'np.Series()' aktiveres med egenskaben 'Series.index.values'. NumPy-arrayet, der genereres fra denne metode, placeres i 'x'-variablen og vises på terminalen.
Resultatet er vist i følgende:
Konklusion
I denne artikel diskuterede vi fem teknikker til at ændre en Pandas-serie til et NumPy-array. De første to illustrationer blev udført ved hjælp af 'Series.to_numpy'-metoden i Pandas. Vi konverterede først værdierne af serien og derefter indekslisten til NumPy-arrayet med denne funktion. De næste tre eksempler brugte 'np.array()'-metoden fra NumPy's værktøjskasse. Vi sendte tre egenskaber til denne funktion for at konvertere værdierne af serien og indekslisten til NumPy-arrayet.