- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.array(Series.array)
- np.array(Series.index.array)
- np.array(Series.index.values)
V této příručce prozkoumáme praktickou implementaci každé z těchto metod.
Příklad 1: Použití metody Series.To_Numpy().
První metodou, kterou v této příručce použijeme k převodu řady Pandas na pole NumPy, je funkce „Series.to_numpy()“. Tato metoda převede hodnoty poskytnuté řady do pole NumPy. Pojďme prozkoumat jeho fungování s praktickým prováděním programu Python.
Provádíme výběr nástroje „Spyder“ pro kompilaci ukázkových kódů, které budou generovány v tomto tutoriálu. Spustíme nástroj a spustíme skript. Základním požadavkem pro spuštění tohoto programu je nahrání potřebných balíčků. Zde používáme nějaký modul, který patří do sady nástrojů „Pandas“. Takže importujeme knihovnu Pandas do našeho programu a vytvoříme pro ni alias jako „pd“. Tato zkratka pro „Pandas“ jako „pd“ se ve skriptu používá všude tam, kde je třeba použít jakoukoli metodu Pandy.
Po importu knihovny pouze zavoláme metodu z této knihovny, která je „pd.Series()“. Zde je „pd“, jak bylo dříve identifikováno, alias pro Pandas a používá se k tomu, aby sdělil programu, že přistupuje k metodě z Pandas. Zatímco „Series“ je klíčové slovo, které iniciuje proces vytváření seriálu v programu. Je vyvolána funkce „pd.Series()“ a my pro ni určíme seznam hodnot. Hodnoty, které poskytujeme, jsou „100“, „200“, „300“, „400“, „500“, „600“, „700“, „800“, „900“ a „1000“. Parametr „name“ používáme ke klasifikaci štítku pro tento seznam jako „Digits“. Atribut „index“ se používá k určení seznamu indexů, který chceme vložit namísto výchozího sekvenčního seznamu indexů. Ukládá hodnoty „a“, „b“, „c“, „d“, „e“, „f“, „g“, „h“, „i“ a „j“. Pro uložení řady vytvoříme objekt řady „Počítadlo“. Poté nám funkce „print()“ pomůže zobrazit výstup jeho vytištěním na terminálu.
Naše nově vygenerované série s definovaným seznamem indexů se zobrazí ve výstupním okně.
Ke změně této řady na pole NumPy použijeme metodu „Series.to_numpy()“. Název série „Counter“ je uveden u funkce „.to_numpy()“. Tato funkce tedy přebírá hodnoty řady „Counter“ a transformuje je do pole NumPy. Aby bylo možné udržet výsledné pole NumPy generované touto funkcí, vygeneruje se proměnná „output_array“. Poté se zobrazí pomocí metody „print()“.
Vykreslený obrázek ukazuje pole.
Ověřte jeho typ pomocí funkce „type()“. Zadáme název proměnné a uložíme pole NumPy mezi složené závorky funkce „type()“. Poté tuto funkci předáme metodě „print()“, aby se zobrazil typ.
Zde se výstupní pole NumPy ověří, protože následující obrázek ukazuje třídu jako „numpy.ndarray“.
Příklad 2: Použití metody Series.Index.To_Numpy().
Kromě převodu hodnot řady do pole NumPy můžeme také převést index na pole NumPy. Tato instance nám pomáhá naučit se transformaci indexu řady na pole NumPy pomocí metody „Series.index.to_numpy()“.
Pro tuto ukázku používáme sérii, kterou jsme vytvořili na předchozím obrázku.
Vygenerovaný výstup tohoto vystřiženého kódu je uveden na následujícím obrázku:
Nyní, abychom převedli seznam indexů řady na pole NumPy, použijeme metodu „Series.index.to_numpy()“.
Zavolá se funkce „Series.index.to_numpy()“. Název série se dodává jako „Counter“ s metodou „.index.to_numpy()“. Tato metoda převezme index z řady „Counter“ a převede jej na pole NumPy. Nyní, abychom uložili převedené pole NumPy, inicializujeme proměnnou „storage“ a přiřadíme ji k poli NumPy. Nakonec, abychom viděli dosažený výsledek, vyvoláme funkci „print()“.
Seznam indexů řady je nyní převeden na pole NumPy a je k dispozici na konzole Pythonu.
Pro ověření typu pole zacvičíme metodu „type()“ a předáme jí proměnnou „storage“. Pro zobrazení kategorie se používá funkce „tisk“.
Získáme tak typ třídy uvedený na následujícím snímku:
Příklad 3: Využití metody Np.array() s vlastností Series.array
Další metodou pro převod řady na pole NumPy je metoda NumPy „np.array()“. V tomto případě používáme tuto metodu s vlastností „Series.array“.
Nejprve importujeme knihovny Pandas a NumPy. „np“ je alias pro NumPy a „pd“ jako alias Pandas. Knihovnu NumPy importujeme, protože do této knihovny patří metoda „np.array()“.
K vytvoření série Pandas je vyvolána metoda „pd.Series()“. Hodnoty, které pro řadu specifikujeme, jsou „Jablko“, „Banán“, „Pomeranč“, „Mango“, „Peach“, „Jahoda“ a „Hrozny“. „Jméno“ definované pro tento seznam hodnot je „Ovoce“ a parametr „index“ obsahuje hodnoty pro index jako „F1“, „F2“, „F3“, „F4“, „F5“, „F6“ , 'F7'. Tento seznam indexů se zobrazí namísto výchozího sekvenčního seznamu. Série je uložena v objektu série „Bucket“ a zobrazena pomocí funkce „print()“.
Následující snímek ukazuje vytvořenou řadu:
Nyní tuto řadu převedeme na požadované pole NumPy. Je volána metoda „np.array()“. V závorkách je předána vlastnost „Series.array“. Tím se upraví hodnoty řady na pole NumPy. Abychom zachovali výsledek, máme proměnnou „Value“. Nakonec „print()“ zobrazí pole NumPy.
Zde je uvedeno pole NumPy generované z hodnot řady.
K potvrzení, že typ pole je NumPy, používáme metodu „type()“.
Ověření proběhlo úspěšně.
Příklad 4: Využití metody Np.Array() s vlastností Series.Index.Array
Pomocí řady z předchozího příkladu nyní převedeme index řady na pole NumPy pomocí metody „np.array()“ s vlastností „Series.index.array“.
Zavolá se metoda „np.array()“ a předá se jí vlastnost „Series.index.array“ s názvem série „Bucket“. Proměnná „Nump“ je zde k uložení výsledku. A funkce „print()“ to ilustruje na obrazovce.
Seznam indexů je transformován do pole NumPy.
Příklad 5: Využití metody Np.Array() s vlastností Series.Index.Values
Poslední metodou, kterou používáme, je metoda „np.array()“ s vlastností „Series.index.values“.
Metoda „np.Series()“ je vyvolána pomocí vlastnosti „Series.index.values“. Pole NumPy generované touto metodou je umístěno do proměnné „x“ a zobrazeno na terminálu.
Výsledek je zobrazen následovně:
Závěr
V tomto článku jsme diskutovali o pěti technikách úpravy řady Pandas na pole NumPy. První dvě ilustrace byly provedeny pomocí metody „Series.to_numpy“ v Pandas. Nejprve jsme pomocí této funkce převedli hodnoty řady a poté seznam indexů do pole NumPy. Následující tři příklady využívaly metodu „np.array()“ ze sady nástrojů NumPy. Této funkci jsme předali tři vlastnosti, abychom převedli hodnoty seznamu řad a indexů na pole NumPy.