- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.array(Serie.array)
- np.array(serie.index.array)
- np.array(Series.index.values)
Esploreremo l'implementazione pratica di ciascuno di questi metodi in questa guida.
Esempio 1: utilizzo del metodo Series.To_Numpy()
Il primo metodo che utilizzeremo in questa guida per convertire una serie Pandas in un array NumPy è la funzione 'Series.to_numpy()'. Questo metodo converte i valori della serie fornita in una matrice NumPy. Esploriamo il suo funzionamento con l'esecuzione pratica del programma Python.
Effettuiamo la selezione dello strumento “Spyder” per la compilazione dei codici di esempio che verranno generati in questo tutorial. Avviamo lo strumento e avviamo lo script. Il requisito fondamentale per l'esecuzione di questo programma è caricare i pacchetti necessari. Qui, utilizziamo alcuni moduli che appartengono al toolkit 'Panda'. Quindi, importiamo la libreria Pandas nel nostro programma e creiamo un alias come 'pd'. Questa abbreviazione di 'Panda' come 'pd' viene utilizzata nello script ovunque sia necessario accedere a qualsiasi metodo di Panda.
Dopo aver importato la libreria, chiamiamo semplicemente un metodo da questa libreria che è 'pd.Series()'. Qui, il 'pd', come precedentemente identificato, è l'alias di Pandas e viene utilizzato per indicare al programma che accede a un metodo da Pandas. Considerando che la 'Serie' è la parola chiave che avvia il processo di creazione della serie nel programma. Viene richiamata la funzione “pd.Series()” e specifichiamo un elenco di valori per essa. I valori che forniamo sono “100”, “200”, “300”, “400”, “500”, “600”, “700”, “800”, “900” e “1000”. Utilizziamo il parametro 'nome' per classificare un'etichetta per questo elenco come 'Cifre'. L'attributo 'index' viene utilizzato per specificare l'elenco di indici che si desidera inserire al posto dell'elenco di indici sequenziale predefinito. Memorizza i valori che sono “a”, “b”, “c”, “d”, “e”, “f”, “g”, “h”, “i” e “j”. Per memorizzare la serie, creiamo un oggetto della serie 'Contatore'. Quindi, la funzione 'print()' ci aiuta a vedere l'output stampandolo sul terminale.
La nostra nuova serie generata con l'elenco di indici definito viene visualizzata nella finestra di output.
Per cambiare questa serie in un array NumPy, utilizziamo il metodo 'Series.to_numpy()'. Il nome della serie “Counter” è menzionato con la funzione “.to_numpy()”. Quindi, questa funzione prende i valori della serie 'Contatore' e li trasforma in un array NumPy. Per contenere l'array NumPy risultante generato da questa funzione, viene generata una variabile 'array_output'. Successivamente, viene visualizzato utilizzando il metodo 'print()'.
L'immagine di rendering mostra un array.
Verifichiamo il suo tipo usando la funzione “type()”. Inseriamo il nome della variabile, memorizzando l'array NumPy tra le parentesi della funzione “type()”. Quindi, passiamo questa funzione al metodo 'print()' per visualizzare il tipo.
Qui, l'array NumPy di output viene verificato poiché l'immagine seguente mostra la classe come 'numpy.ndarray'.
Esempio 2: utilizzo del metodo Series.Index.To_Numpy()
Oltre a convertire i valori della serie in un array NumPy, possiamo anche convertire l'indice in un array NumPy. Questa istanza ci aiuta a imparare la trasformazione dell'indice di una serie in un array NumPy usando il metodo 'Series.index.to_numpy()'.
Per questa dimostrazione, utilizziamo la serie che abbiamo creato nell'illustrazione precedente.
L'output generato di questo codice snipped è riportato nell'illustrazione seguente:
Ora, per convertire l'elenco di indici della serie in un array NumPy, utilizziamo il metodo 'Series.index.to_numpy()'.
La funzione 'Series.index.to_numpy()' viene chiamata. Il nome della serie viene fornito come 'Contatore' con il metodo '.index.to_numpy()'. Questo metodo prende l'indice dalla serie 'Counter' e lo converte in un array NumPy. Ora, per memorizzare l'array NumPy convertito, inizializziamo una variabile di 'storage' e la assegniamo all'array NumPy. Infine, per vedere il risultato ottenuto, invochiamo la funzione “print()”.
L'elenco degli indici della serie è ora convertito in un array NumPy e presente sulla console Python.
Per la verifica del tipo di array, esercitiamo il metodo “type()” e gli passiamo la variabile “storage”. La funzione “stampa” viene utilizzata per vedere la categoria.
Questo ci restituisce il tipo di classe fornito nella seguente istantanea:
Esempio 3: utilizzo del metodo Np.array() con la proprietà Series.array
Un altro metodo per convertire una serie in un array NumPy è il metodo di NumPy 'np.array()'. In questo caso utilizziamo questo metodo con la proprietà 'Series.array'.
Per prima cosa importiamo le librerie Pandas e NumPy. Il 'np' è un alias per NumPy e 'pd' come alias di Pandas. Importiamo la libreria NumPy perché il metodo 'np.array()' appartiene a questa libreria.
Il metodo 'pd.Series()' viene invocato per creare una serie Pandas. I valori che specifichiamo per la serie sono “Mela”, “Banana”, “Arancia”, “Mango”, “Pesca”, “Fragola” e “Uva”. Il “nome” definito per questo elenco di valori è “Frutta” e il parametro “indice” contiene i valori per l'indice come “F1”, “F2”, “F3”, “F4”, “F5”, “F6” , “F7”. Questo elenco di indici viene visualizzato al posto dell'elenco sequenziale predefinito. La serie viene memorizzata nell'oggetto della serie 'Bucket' e visualizzata utilizzando la funzione 'print()'.
L'istantanea seguente mostra la serie costruita:
Ora convertiamo questa serie nell'array NumPy richiesto. Viene chiamato il metodo 'np.array()'. Tra parentesi, viene passata la proprietà 'Series.array'. Questo modifica i valori della serie in una matrice NumPy. Per preservare il risultato, abbiamo una variabile 'Valore'. Infine, 'print()' mostra l'array NumPy.
L'array NumPy generato dai valori della serie è presentato qui.
Utilizziamo il metodo 'type()' per confermare che il tipo dell'array è NumPy.
La verifica è andata a buon fine.
Esempio 4: utilizzo del metodo Np.Array() con la proprietà Series.Index.Array
Utilizzando la serie dell'esempio precedente, ora convertiamo l'indice della serie in un array NumPy utilizzando il metodo 'np.array()' con la proprietà 'Series.index.array'.
Viene richiamato il metodo “np.array()” e gli viene passata la proprietà “Series.index.array” con il nome della serie “Bucket”. La variabile 'Nump' è qui per contenere il risultato. E la funzione 'print()' lo illustra sullo schermo.
L'elenco degli indici viene trasformato in un array NumPy.
Esempio 5: utilizzo del metodo Np.Array() con la proprietà Series.Index.Values
L'ultimo metodo che utilizziamo è il metodo 'np.array()' con la proprietà 'Series.index.values'.
Il metodo 'np.Series()' viene richiamato con la proprietà 'Series.index.values'. L'array NumPy generato da questo metodo viene inserito nella variabile 'x' ed esposto sul terminale.
Il risultato è mostrato di seguito:
Conclusione
In questo articolo, abbiamo discusso cinque tecniche per modificare una serie Pandas in un array NumPy. Le prime due illustrazioni sono state realizzate utilizzando il metodo 'Series.to_numpy' in Pandas. Abbiamo prima convertito i valori della serie e quindi l'elenco degli indici nell'array NumPy con questa funzione. I successivi tre esempi hanno utilizzato il metodo 'np.array()' dal toolkit di NumPy. Abbiamo passato tre proprietà a questa funzione per convertire i valori della serie e dell'elenco di indici nell'array NumPy.