- Série.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.array(Series.array)
- np.array(Series.index.array)
- np.array(Series.index.values)
Nous explorerons la mise en œuvre pratique de chacune de ces méthodes dans ce guide.
Exemple 1 : Utilisation de la méthode Series.To_Numpy()
La première méthode que nous utiliserons dans ce guide pour convertir une série Pandas en un tableau NumPy est la fonction 'Series.to_numpy()'. Cette méthode convertit les valeurs de la série fournie en un tableau NumPy. Explorons son fonctionnement avec l'exécution pratique du programme Python.
Nous faisons la sélection de l'outil 'Spyder' pour la compilation des exemples de codes qui seront générés dans ce tutoriel. Nous lançons l'outil et lançons le script. L'exigence fondamentale pour l'exécution de ce programme est de charger les packages nécessaires. Ici, nous utilisons un module qui appartient à la boîte à outils 'Pandas'. Nous importons donc la bibliothèque Pandas dans notre programme et lui créons un alias en tant que 'pd'. Cette abréviation pour 'Pandas' en tant que 'pd' est utilisée dans le script partout où n'importe quelle méthode de Pandas doit être accessible.
Après avoir importé la bibliothèque, nous appelons simplement une méthode de cette bibliothèque qui est 'pd.Series ()'. Ici, le 'pd', tel qu'identifié précédemment, est l'alias de Pandas et est utilisé pour indiquer au programme qu'il accède à une méthode de Pandas. Considérant que, la 'Série' est le mot-clé qui lance le processus de création de série dans le programme. La fonction 'pd.Series()' est invoquée et nous lui spécifions une liste de valeurs. Les valeurs que nous fournissons sont '100', '200', '300', '400', '500', '600', '700', '800', '900' et '1000'. Nous utilisons le paramètre 'nom' pour classer une étiquette pour cette liste en tant que 'Chiffres'. L'attribut 'index' est utilisé pour spécifier la liste d'index que nous voulons insérer à la place de la liste d'index séquentiels par défaut. Il stocke les valeurs qui sont 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i' et 'j'. Pour stocker la série, nous créons un objet série 'Compteur'. Ensuite, la fonction 'print()' nous aide à voir la sortie en l'imprimant sur le terminal.
Notre série nouvellement générée avec la liste d'index définie est affichée dans la fenêtre de sortie.
Pour changer cette série en un tableau NumPy, nous utilisons la méthode 'Series.to_numpy()'. Le nom de la série 'Counter' est mentionné avec la fonction '.to_numpy()'. Ainsi, cette fonction prend les valeurs de la série 'Counter' et les transforme en un tableau NumPy. Pour contenir le tableau NumPy résultant généré à partir de cette fonction, une variable 'output_array' est générée. Ensuite, il est affiché en utilisant la méthode 'print ()'.
L'image rendue montre un tableau.
Vérifions son type en utilisant la fonction « type() ». Nous entrons le nom de la variable, en stockant le tableau NumPy entre les accolades de la fonction 'type ()'. Ensuite, nous passons cette fonction à la méthode 'print()' pour afficher le type.
Ici, le tableau NumPy de sortie est vérifié car l'image suivante montre la classe comme 'numpy.ndarray'.
Exemple 2 : Utilisation de la méthode Series.Index.To_Numpy()
Outre la conversion des valeurs de la série en un tableau NumPy, nous pouvons également convertir l'index en un tableau NumPy. Cette instance nous aide à apprendre la transformation de l'index d'une série en un tableau NumPy en utilisant la méthode 'Series.index.to_numpy()'.
Pour cette démonstration, nous utilisons la série que nous avons créée dans l'illustration précédente.
La sortie générée de ce code extrait est donnée dans l'illustration suivante :
Maintenant, pour convertir la liste d'index de la série en un tableau NumPy, nous utilisons la méthode 'Series.index.to_numpy()'.
La fonction 'Series.index.to_numpy()' est mise en appel. Le nom de la série est fourni sous la forme 'Compteur' avec la méthode '.index.to_numpy()'. Cette méthode prend l'index de la série 'Counter' et le convertit en un tableau NumPy. Maintenant, pour stocker le tableau NumPy converti, nous initialisons une variable 'stockage' et l'affectons au tableau NumPy. Enfin, pour voir le résultat obtenu, nous invoquons la fonction 'print()'.
La liste d'index de la série est maintenant convertie en un tableau NumPy et présente sur la console Python.
Pour la vérification du type de tableau, nous exerçons la méthode 'type ()' et lui passons la variable 'stockage'. La fonction 'imprimer' est utilisée pour voir la catégorie.
Cela nous donne le type de classe fourni dans l'instantané suivant :
Exemple 3 : Utilisation de la méthode Np.array() avec la propriété Series.array
Une autre méthode pour convertir une série en un tableau NumPy est la méthode NumPy 'np.array ()'. Nous utilisons cette méthode avec la propriété 'Series.array' dans ce cas.
Nous importons d'abord les bibliothèques Pandas et NumPy. Le 'np' devient un alias pour NumPy et 'pd' comme alias pour Pandas. Nous importons la bibliothèque NumPy car la méthode 'np.array()' appartient à cette bibliothèque.
La méthode 'pd.Series()' est invoquée pour créer une série Pandas. Les valeurs que nous spécifions pour la série sont « Apple », « Banana », « Orange », « Mango », « Peach », « Strawberry » et « Grapes ». Le « nom » défini pour cette liste de valeurs est « Fruits » et le paramètre « index » contient les valeurs pour l'index comme « F1 », « F2 », « F3 », « F4 », « F5 », « F6 » , 'F7'. Cette liste d'index s'affiche à la place de la liste séquentielle par défaut. La série est stockée dans l'objet série 'Bucket' et affichée à l'aide de la fonction 'print()'.
L'instantané suivant montre la série construite :
Maintenant, nous convertissons cette série dans le tableau NumPy requis. La méthode « np.array() » est appelée. Entre parenthèses, la propriété 'Series.array' est transmise. Cela modifie les valeurs de la série en un tableau NumPy. Pour préserver le résultat, nous avons une variable 'Valeur'. Enfin, 'print ()' affiche le tableau NumPy.
Le tableau NumPy généré à partir des valeurs de la série est présenté ici.
Nous utilisons la méthode 'type ()' pour confirmer que le type du tableau est NumPy.
La vérification s'est déroulée avec succès.
Exemple 4 : Utilisation de la méthode Np.Array() avec la propriété Series.Index.Array
En utilisant la série de l'exemple précédent, nous convertissons maintenant l'index de la série en un tableau NumPy en utilisant la méthode 'np.array()' avec la propriété 'Series.index.array'.
La méthode 'np.array()' est invoquée et la propriété 'Series.index.array' lui est transmise avec le nom de série 'Bucket'. La variable 'Nump' est là pour contenir le résultat. Et la fonction 'print()' l'illustre à l'écran.
La liste d'index est transformée en un tableau NumPy.
Exemple 5 : Utilisation de la méthode Np.Array() avec la propriété Series.Index.Values
La dernière méthode que nous utilisons est la méthode 'np.array()' avec la propriété 'Series.index.values'.
La méthode « np.Series() » est invoquée avec la propriété « Series.index.values ». Le tableau NumPy généré à partir de cette méthode est placé dans la variable 'x' et affiché sur le terminal.
Le résultat est montré dans ce qui suit :
Conclusion
Dans cet article, nous avons discuté de cinq techniques pour modifier une série Pandas en un tableau NumPy. Les deux premières illustrations ont été réalisées en utilisant la méthode « Series.to_numpy » dans Pandas. Nous avons d'abord converti les valeurs de la série, puis la liste d'index dans le tableau NumPy avec cette fonction. Les trois exemples suivants ont utilisé la méthode 'np.array ()' de la boîte à outils de NumPy. Nous avons passé trois propriétés à cette fonction pour convertir les valeurs de la série et de la liste d'index dans le tableau NumPy.