Pandas matrise til dataaframe

Denne pandasopplæringen vil lære deg hvordan du kan gjøre et numpy matrise til et Pandas dataaframe -objekt. Verdiene i flere dimensjoner kan lagres ved hjelp av flerdimensjonale matriser. En 3D -matrise kan sammenlignes med en kube mens en matrise i to dimensjoner kan sammenlignes med en matrise.

Pandaene.DataFrame () Konstruktør brukes til å konvertere en numpy matrise, ligner på å konvertere en ordbok.

Syntaks:

DataFrame_Object = Pandas.DataFrame (numpy_array, index = ['a', 'b'], kolonner = ['num', 'chr'])

Parametere:

1. Den første parameteren, data, er den eneste som er nødvendig. Arrayen, som er pålagt å bli til en dataramme, er nå plassert her.
2. Indeks: Dette er en indeks eller en matrise-lignende indeks. Hvis vi ikke bruker denne parameteren, brukes RangeIndex som standard.
3. kolonner: Dette er etiketter for kolonnene i en indeks eller array-lignende dataramme. Igjen brukes RangeIndex (0, 1, 2, ..., N) som standard hvis vi ikke bruker dette argumentet.

Eksempel 1:

La oss ha et numpy matrise som heter “Faktisk” med 5 rader og konvertere det til DataFrame ved å gi Numpy Array.

Importer pandaer
Importer numpy
# Tenk på Numpy Array
faktisk = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Hand Loom", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Dressing ", 3000]])
Print ("Numpy Array:", faktisk, "\ n")
# Konverter ovennevnte matrise til Pandas DataFrame
konvertert = pandaer.DataFrame (faktisk)
# Vis den konverterte DataFrame
trykk (konvertert)

Produksjon:

Forklaring:
Etter å ha konvertert til Pandas dataaframe, er indeksene [0,1,2,3,4] og kolonnene er [0,1,2].

Eksempel 2: med kolonnerparameter

Nå sender vi kolonnenavnene til DataFrame sammen med Numpy Array.

Importer pandaer
Importer numpy
# Tenk på Numpy Array
faktisk = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Hand Loom", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Dressing ", 3000]])
# Konverter ovennevnte matrise til Pandas DataFrame med Passign -kolonnenavn
konvertert = pandaer.DataFrame (faktisk, kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'])
# Vis den konverterte DataFrame
trykk (konvertert)

Produksjon:

Forklaring:
Nå kan du se kolonnenavnene i den konverterte DataFrame. De er ["id", "arbeid", "lønn"].

Eksempel 3: med indeksparameter

Nå passerer vi indeksverdiene, indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'], til DataFrame sammen med Numpy -matrisen til indeksparameteren.

Importer pandaer
Importer numpy
# Tenk på Numpy Array
faktisk = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Hand Loom", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Dressing ", 3000]])
# Konverter ovennevnte matrise til Pandas DataFrame ved å legge til indeks
konvertert = pandaer.DataFrame (faktisk, kolonner = ['Id', 'Work', 'Wages'], Index = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Vis den konverterte DataFrame
trykk (konvertert)

Produksjon:

Forklaring:
Tidligere var indeksene [0,1,2,3,4]. Nå kan du se indeksene for hver rad.

Eksempel 4: Konverter en bestemt rad

La oss ha en numpy matrise med 2 rader og konvertere bare den første raden til Pandas dataaframe.

Importer pandaer
Importer numpy
# Tenk på Numpy Array
faktisk = numpy.Array ([["Health_clinic", "Delhi", 522554], ["Medi View", "Frankrike", 434456]])
# Konverter bare den første raden i Numpy Array til DataFrame
konvertert = pandaer.DataFrame ([faktisk [0]], kolonner = ['sykehus', 'adresse', 'pincode'], index = ['h1'])
# Vis den konverterte DataFrame
trykk (konvertert)

Produksjon:

Forklaring:
Her må vi passere radindekshatten må konverteres til Numpy -matrisen.
For bare å konvertere den første raden til DataFrame, må vi passere indeksen som 0.

Konklusjon

Du lærte hvordan du konverterer en matrise til en DataFrame i denne Pandas -opplæringen. Du studerte først om Pandas DataFrame -objekter og numpy matriser. Syntaks- og DataFrame -klassen, som vi kan bruke for å generere datarammeobjektene, ble diskutert. Deretter så vi på tre tilfeller der vi forvandlet Numpy -matriser til Pandas Dataframes.