Pandas dataaframe til serie
Metoder for å konvertere DataFrame til serier
Vi kan bruke to forskjellige metoder for å konvertere DataFrames kolonne eller rad til serier i denne guiden. Disse metodene er:
- Squeeze () -metoden.
- Dataramme.ILOC -metoden.
Nå vil vi bruke disse metodene i "Pandas" -kodene i denne guiden og vil også forklare disse kodene i detalj her.
Eksempel nr. 01
Vi har "Spyder" -appen her for å utvikle "Pandas" -kodene. Det første trinnet i denne koden er å bruke nøkkelordet "Import" for å importere “Pandas” -modulene, etterfulgt av “Pandas as PD”. Her opprettes "regional_df" og inneholder syv kolonner. “PD.DataFrame ”-metode brukes til å generere DataFrame. "Regionen" er den første spalten her som inneholder "øst, vest, nord og sør". Så har vi "Jan" -kolonnen der vi legger til "$ 100, $ 150, $ 120 og $ 200". Deretter har vi "februar" -kolonnen, som inneholder "$ 140, $ 170, $ 200 og $ 210". Nå har vi "mars" -kolonnen foran vi setter "$ 220, $ 200, $ 300 og $ 130". Vi har også "april og mai" kolonner, og disse kolonnene inneholder henholdsvis "$ 120, $ 250, $ 320, $ 230" og "$ 220, $ 120, $ 220, $ 130",.
Da er "sub-total" den siste kolonnen som vi har lagt til her. Vi skriver metoden “Print ()” nedenfor, der vi plasserer navnet på DataFrame slik at DataFrame blir gjengitt på terminalen. Nå går vi fremover med å konvertere en kolonne i denne dataaframmen til serien. Vi bruker metoden “Squeeze ()” her for å konvertere "regionen" -kolonnen til serien. Vi legger også variabelen der denne serien er lagret. Etter dette gjengir vi serien ved å bruke “Print ()” her igjen.
Når vi klikker på "Kjør" -ikonet for dette verktøyet, gjengir dette utfallet. Dataframe, som vi produserte i koden over, presenteres i dette resultatet, og også serien er gjengitt her. "Regionen" -kolonnen til denne DataFrame blir konvertert til serien her, og du kan også se at indeksverdiene også er gjengitt med denne serien.
Eksempel # 02
Vi plasserer “Regional_df” her igjen, men nå bruker vi “ILOC” -metoden for å konvertere kolonnene i DataFrame til serie. Vi konverterer den første kolonnen i DataFrame ved å bruke “ILOC” -metoden her. Vi plasserer DataFrame -navnet og skriver deretter “ILOC” -metoden og nevner antall kolonnen som vi ønsker å konvertere til en serie.
Her plasserer vi “[:, 0]” som vil konvertere den første kolonnen i DataFrame til en serie og også lagre den i variabelen “My_Series”. Så gjengir vi denne serien ved å legge "my_series" -variabelen i "print ()", og vi ønsker også å få typen på den serien, så vi bruker "type" nøkkelord og legger navnet på variabelen som vi har lagret Serien, og alle disse er satt inn i “Print ()”. Typen vil også gjengi på terminalen.
Nå ønsker vi å konvertere en kolonne til i denne dataaframe til serien, så vi bruker igjen den samme metoden, og denne gangen konverterer vi den siste kolonnen til en serie ved å plassere nummeret til den kolonnen i "ILOC" -metoden. Vi lagrer denne siste kolonneserien i variabelen “My_series1”. Denne serien, så vel som typen av denne serien, vises også på utfallet fordi vi setter begge i "trykket ()".
Først viser den hele DataFrame i utgangen av denne koden og viser deretter serien som vi får hit etter å ha konvertert den første kolonnen til serien sammen med sin type. Etter dette ser vi også en annen serie her som er den siste kolonnen som blir konvertert til serien og også dens type nedenfor.
Eksempel # 03
Vi utvikler “Test_df” her der vi legger til "Student" -kolonnen, som inneholder "Bromley, Frank, Ginny, Samuel, David og Hank". Neste kolonne er kolonnen "Test 1", der vi legger til "80, 85, 88, 86, 84 og 81". Nå har vi "Test 2" -kolonnen, som inneholder "78, 76, 72, 82, 89 og 77". Deretter settes “Test 3” -kolonnen inn etter kolonnen “Test 2”, og dette inneholder “67, 89, 78, 84, 66 og 80”. Nå legger vi til “Test 4” som den femte kolonnen der vi setter inn “76, 81, 88, 90, 75 og 78”. Den sjette kolonnen her er "Test 5" -kolonnen som også inneholder noen tall som er "82, 83, 84, 88, 89 og 90".
"Gjennomsnittet" er den siste kolonnen i denne DataFrame der vi setter "80, 81, 79, 76, 77 og 81". Navnet på DataFrame blir deretter lagt inn i “Print ()” -metoden nedenfor slik at den vises på terminalen. Vi går nå videre med denne Dataframes konvertering av en kolonne til en serie. Her forvandler vi den første kolonnen til en serie ved hjelp av “ILOC” -teknikken. Vi legger antall kolonnen som vi ønsker å konvertere i denne "ILOC" -metoden. I tillegg la vi til variabelen “New_Series”, der denne serien holdes. Etter det gjengir vi serien ved å bruke "print ()" og også dens type.
Dette resultatet viser DataFrame som vi har laget i koden over, og også serien også. Her blir DataFrames “Student” -kolonne omgjort til en serie som er den første kolonnen i denne DataFrame.
Eksempel nr. 04
Vi bruker ovennevnte DataFrame “Test_df”, men vi vil konvertere flere kolonner til forskjellige serier separat ved hjelp av “ILOC” -metoden. Vi setter “[:, 0]” i “ILOC” -metoden, som brukes til å konvertere den første kolonnen i DataFrame til en serie. Så legger vi “[:, 2]” i denne metoden, og dette vil konvertere den tredje kolonnen i “Test_df” til en serie. Etter dette bruker vi igjen “ILOC” -metoden, og denne gangen plasserer vi “[:, 3]”, som vil konvertere den fjerde kolonnen i DataFrame til en serie.
Vi lagrer disse seriene separat i henholdsvis "My_series1, My_series2 og my_series3" -variablene, og legger alle disse variablene i "print ()" -metoden én etter en, så alle serier vil gjengi separat på terminalen. Vi skriver også ut typene deres ved å sette disse variablene igjen som serien er lagret i metoden “Type ()” separat, så typene på alle serier vil gjengi separat på terminalen.
I dette utfallet, etter å ha vist hele DataFrame, viser den alle serien en etter en og skriver også ut sine typer i dette resultatet også.
Konklusjon
I denne guiden har vi lært om "Pandas" -serien, og vi har konvertert Dataframes kolonner eller rader til serien ved å bruke to forskjellige metoder her. Metodene vi har diskutert i denne guiden er “Squeeze ()” og “ILOC” -metoden, som hjelper oss med å konvertere DataFrames kolonner eller rader til serien. Vi har også gjort med de praktiske eksemplene i denne guiden der vi har brukt begge metodene og har vist DataFrame så vel som serien i utdataene til disse kodene. Vi har også forklart disse metodene og alle eksempler i detalj i denne guiden.