- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.array(Series.array)
- np.array(Series.index.array)
- np.array(Series.index.values)
Istražit ćemo praktičnu primjenu svake od ovih metoda u ovom vodiču.
Primjer 1: Korištenje metode Series.To_Numpy().
Prva metoda koju ćemo upotrijebiti u ovom vodiču za pretvaranje serije Pandas u polje NumPy je funkcija “Series.to_numpy()”. Ova metoda pretvara vrijednosti ponuđenog niza u NumPy polje. Istražimo njegovo funkcioniranje praktičnim izvođenjem programa Python.
Odabrali smo alat 'Spyder' za kompilaciju primjera kodova koji će se generirati u ovom vodiču. Pokrećemo alat i pokrećemo skriptu. Temeljni zahtjev za izvođenje ovog programa je učitavanje potrebnih paketa. Ovdje koristimo neki modul koji pripada “Pandas” alatu. Dakle, uvozimo biblioteku Pandas u naš program i stvaramo pseudonim za nju kao 'pd'. Ova kratica za 'Pande' kao 'pd' koristi se u skripti gdje god je potrebno pristupiti bilo kojoj metodi Pandas.
Nakon uvoza biblioteke, samo pozivamo metodu iz ove biblioteke koja je “pd.Series()”. Ovdje je 'pd', kao što je prethodno identificirano, alias za Pandas i koristi se da kaže programu da pristupa metodi iz Pandasa. Dok je 'Serija' ključna riječ koja pokreće proces stvaranja serije u programu. Poziva se funkcija “pd.Series()” i za nju navodimo popis vrijednosti. Vrijednosti koje pružamo su “100”, “200”, “300”, “400”, “500”, “600”, “700”, “800”, “900” i “1000”. Koristimo parametar 'ime' za klasificiranje oznake za ovaj popis kao 'znamenke'. Atribut “index” koristi se za određivanje popisa indeksa koji želimo umetnuti umjesto zadanog sekvencijalnog popisa indeksa. Pohranjuje vrijednosti koje su 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i' i 'j'. Da bismo pohranili seriju, kreiramo objekt serije “Brojač”. Zatim nam funkcija 'print()' pomaže da vidimo izlaz ispisujući ga na terminalu.
Naša novogenerirana serija s definiranim popisom indeksa prikazana je u izlaznom prozoru.
Da bismo ovu seriju promijenili u NumPy polje, koristimo metodu “Series.to_numpy()”. Naziv niza 'Brojač' spominje se uz funkciju '.to_numpy()'. Dakle, ova funkcija uzima vrijednosti niza “Counter” i transformira ih u NumPy polje. Za držanje rezultirajućeg NumPy polja generiranog iz ove funkcije, generira se varijabla 'output_array'. Nakon toga se prikazuje korištenjem metode 'print()'.
Prikazana slika prikazuje niz.
Provjerimo njegov tip pomoću funkcije 'type()'. Unosimo naziv varijable, pohranjujući polje NumPy između vitičastih zagrada funkcije 'type()'. Zatim ovu funkciju prosljeđujemo metodi 'print()' za prikaz tipa.
Ovdje se izlazni niz NumPy provjerava jer sljedeća slika prikazuje klasu kao 'numpy.ndarray'.
Primjer 2: Korištenje metode Series.Index.To_Numpy().
Osim pretvaranja vrijednosti niza u NumPy niz, također možemo pretvoriti indeks u NumPy niz. Ova nam instanca pomaže da naučimo transformaciju indeksa niza u NumPy niz pomoću metode “Series.index.to_numpy()”.
Za ovu demonstraciju koristimo seriju koju smo stvorili na prethodnoj ilustraciji.
Generirani izlaz ovog isječka koda dan je na sljedećoj ilustraciji:
Sada, za pretvaranje popisa indeksa serije u NumPy niz, koristimo se metodom “Series.index.to_numpy()”.
Funkcija “Series.index.to_numpy()” stavlja se na poziv. Naziv niza isporučuje se kao 'Brojač' s metodom '.index.to_numpy()'. Ova metoda uzima indeks iz serije 'Brojač' i pretvara ga u NumPy polje. Sada, kako bismo pohranili pretvoreni NumPy niz, inicijaliziramo varijablu 'pohrana' i dodjeljujemo je NumPy nizu. Na kraju, da bismo vidjeli postignuti rezultat, pozivamo funkciju “print()”.
Popis indeksa serije sada je pretvoren u NumPy polje i prisutan je na Python konzoli.
Za provjeru tipa niza koristimo metodu 'type()' i prosljeđujemo joj varijablu 'storage'. Za prikaz kategorije koristi se funkcija 'print'.
Ovo nam daje tip klase koji je naveden na sljedećoj snimci:
Primjer 3: Korištenje metode Np.array() sa svojstvom Series.array
Druga metoda za pretvaranje niza u NumPy niz je NumPy metoda 'np.array()'. U ovom slučaju koristimo ovu metodu sa svojstvom 'Series.array'.
Prvo uvozimo biblioteke Pandas i NumPy. 'np' je pseudonim za NumPy, a 'pd' pseudonim Pandas. Uvozimo biblioteku NumPy jer metoda “np.array()” pripada ovoj biblioteci.
Metoda “pd.Series()” poziva se za stvaranje Pandas serije. Vrijednosti koje navodimo za niz su 'Jabuka', 'Banana', 'Naranča', 'Mango', 'Breskva', 'Jagoda' i 'Grožđe'. “Ime” definirano za ovaj popis vrijednosti je “Voće”, a parametar “index” sadrži vrijednosti za indeks kao što su “F1”, “F2”, “F3”, “F4”, “F5”, “F6” , 'F7'. Ovaj popis indeksa prikazuje se umjesto zadanog sekvencijalnog popisa. Serija je pohranjena u objektu serije 'Bucket' i stavljena na pregled pomoću funkcije 'print()'.
Sljedeća snimka prikazuje konstruiranu seriju:
Sada pretvaramo ovu seriju u potrebni NumPy niz. Poziva se metoda “np.array()”. Unutar zagrada prosljeđuje se svojstvo “Series.array”. Ovo mijenja vrijednosti serije u NumPy polje. Kako bismo sačuvali ishod, imamo varijablu 'Vrijednost'. Na kraju, 'print()' prikazuje NumPy polje.
Ovdje je predstavljen niz NumPy generiran iz vrijednosti niza.
Koristimo metodu 'type()' kako bismo potvrdili da je vrsta polja NumPy.
Provjera je uspjela.
Primjer 4: Korištenje metode Np.Array() sa svojstvom Series.Index.Array
Koristeći seriju iz prethodnog primjera, sada pretvaramo indeks serije u NumPy niz pomoću metode “np.array()” sa svojstvom “Series.index.array”.
Poziva se metoda “np.array()” i prosljeđuje joj se svojstvo “Series.index.array” s nazivom serije “Bucket”. Varijabla 'Nump' je ovdje da drži rezultat. A funkcija 'print()' to ilustrira na zaslonu.
Popis indeksa transformira se u NumPy polje.
Primjer 5: Korištenje metode Np.Array() sa svojstvom Series.Index.Values
Posljednja metoda koju koristimo je metoda “np.array()” sa svojstvom “Series.index.values”.
Metoda “np.Series()” poziva se sa svojstvom “Series.index.values”. NumPy polje generirano ovom metodom smješta se u varijablu 'x' i prikazuje na terminalu.
Rezultat je prikazan u sljedećem:
Zaključak
U ovom smo članku raspravljali o pet tehnika za modificiranje Pandas serije u NumPy polje. Prve dvije ilustracije izvedene su pomoću metode “Series.to_numpy” u Pandas. Ovom smo funkcijom prvo pretvorili vrijednosti niza, a zatim popis indeksa u polje NumPy. Sljedeća tri primjera koristila su metodu 'np.array()' iz NumPy alata. Proslijedili smo tri svojstva ovoj funkciji za pretvaranje vrijednosti serije i popisa indeksa u polje NumPy.