Pandaer til Array
Metode 1: Bruke to_numpy ()
Når vi bruker til_numpy () -metoden på Pandas DataFrame, et objekt av den numpy datatypen, returneres NdArray som utdata. Vanligvis returneres en 2-dimensjonal ndarray. La oss se på funksjonens syntaks før vi ser funksjonen med funksjonen i følgende eksempler.
Syntaks:
DataFrame_Object.to_numpy (dtype = ingen, kopi = falsk, na_value = nodefault.NO_DEFAULT)Parametere:
- dtype: Numpy.dtype, str, eller valgfritt. Datatypen sendes til Numpy.Asarray ().
- kopiere: Bool, falsk som standard. Om du skal sjekke at utdata/returnerte data/verdi ikke er et syn på de andre matriser. To_numpy () er ikke garantert å være ingen kopi når kopi = falsk brukes. I stedet lager Copy = True en kopi selv om det ikke er strengt nødvendig.
- na_value: Ethvert alternativ. Verdien å erstatte hvis det mangler verdier. Verdien avhenger som standard av dypene til kolonnene i DataFrame.
Eksempel 1:
La oss ha en DataFrame med 5 rader og 3 kolonner og konvertere den til en numpy matrise ved hjelp av To_Numpy () -metoden.
Importer numpy
# Tenk på Pandas DataFrame
faktisk = pandaer.DataFrame ([[1, "Cooking", 200],
[2, "Music", 3004],
[3, "Hand Loom", 1000],
[4, "Hand Loom", 2000],
[5, "Dressing", 3000]],
kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'],
indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Vis den konverterte DataFrame
trykk (faktisk, "\ n")
# Konverter til Numpy Array
konvertert = faktisk.to_numpy ()
# Vis typen numpy matrise
print (type (konvertert), "\ n")
trykk (konvertert)
Produksjon:
Forklaring:
Etter å ha konvertert til Numpy -matrisen, bruker vi Type () -funksjonen for å vise typen konvertert matrise. Du kan se at 5 rader er lagret i en numpy matrise.
Eksempel 2:
Konverter bare to kolonner i DataFrame til Numpy -matrisen ved hjelp av To_Numpy () -metoden. Her må vi spesifisere kolonnenavn som skal konverteres til Numpy -matrisen i en liste.
Importer numpy
# Tenk på Pandas DataFrame
faktisk = pandaer.DataFrame ([[1, "Cooking", 200],
[2, "Music", 3004],
[3, "Hand Loom", 1000],
[4, "Hand Loom", 2000],
[5, "Dressing", 3000]],
kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'],
indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Konverter bare 'arbeid' og 'lønn' kolonner til numpy matrise
trykk (faktisk [['arbeid', 'lønn']].to_numpy ())
Produksjon:
Forklaring:
Vi kan se at bare to kolonner ["arbeid", "lønn"] blir konvertert til numpy matrise.
Metode 2: Bruke attributt for verdier
"Verdiene" er en attributt som konverterer Pandas dataaframe til Numpy -matrisen direkte.
Syntaks:
DataFrame_Object.verdierEksempel 1: Konverter hele DataFrame til Numpy Array
Tenk på den forrige DataFrame og konverter den til en numpy matrise ved hjelp av To_Numpy () -metoden.
Importer numpy
# Tenk på Pandas DataFrame
faktisk = pandaer.DataFrame ([[1, "Cooking", 200],
[2, "Music", 3004],
[3, "Hand Loom", 1000],
[4, "Hand Loom", 2000],
[5, "Dressing", 3000]],
kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'],
indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Bruk verdier attributt for å konvertere ovennevnte DataFrame til Numpy Array.
trykk (faktisk.verdier)
trykk (type (faktisk.verdier))
Produksjon:
Forklaring:
Du kan se alle kolonnene i DataFrame til Numpy Array.
Eksempel 2: Konverter noen kolonner til Numpy Array
Konverter bare to kolonner i DataFrame til Numpy -matrisen ved hjelp av To_Numpy () -metoden. Her må vi spesifisere kolonnenavn som skal konverteres til Numpy -matrisen i en liste.
Importer numpy
# Tenk på Pandas DataFrame
faktisk = pandaer.DataFrame ([[1, "Cooking", 200],
[2, "Music", 3004],
[3, "Hand Loom", 1000],
[4, "Hand Loom", 2000],
[5, "Dressing", 3000]],
kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'],
indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
trykk (faktisk [['arbeid', 'lønn']].verdier)
Produksjon:
Vi kan se at bare to kolonner ["arbeid", "lønn"] blir konvertert til numpy matrise.
Metode 3: Bruke to_records ()
“To_Records ()” konverterer den eksisterende DataFrame direkte til en Numpy -matrise som er av platearray -type. Fordelen med å bruke denne metoden er at for hver konverterte rad kommer indeksen også i postoppstillingen.
Syntaks:
DataFrame_Object.to_records ()Eksempel 1: Konverter hele DataFrame til Numpy Array
Tenk på den forrige DataFrame og konverter den til en numpy matrise ved hjelp av To_Records () -metoden.
Importer numpy
# Tenk på Pandas DataFrame
faktisk = pandaer.DataFrame ([[1, "Cooking", 200],
[2, "Music", 3004],
[3, "Hand Loom", 1000],
[4, "Hand Loom", 2000],
[5, "Dressing", 3000]],
kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'],
indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Bruk til_records () for å konvertere ovennevnte DataFrame til Numpy Array.
trykk (faktisk.to_records (), "\ n")
# Få datatypen
trykk (type (faktisk.to_records ()))
Produksjon:
Forklaring:
Du kan se alle kolonnene i DataFrame til Numpy -matrisen, og den returnerte matrisen er en post -matrise. I hver post kan du også se indeksen.
Eksempel 2: Konverter noen kolonner til Numpy Array
Bruk metoden To_Records () for å konvertere de to første kolonnene i DataFrame til en numpy matrise.
Importer numpy
# Tenk på Pandas DataFrame
faktisk = pandaer.DataFrame ([[1, "Cooking", 200],
[2, "Music", 3004],
[3, "Hand Loom", 1000],
[4, "Hand Loom", 2000],
[5, "Dressing", 3000]],
kolonner = ['id', 'arbeid', 'lønn'],
indeks = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Bruk til_records () for å konvertere de to første kolonnene i DataFrame til en numpy matrise.
print (faktisk [['id', 'arbeid']].to_records (), "\ n")
Produksjon:
De to første kolonnene blir konvertert til Numpy -matrisen.
Konklusjon
Vi diskuterte hva matriser er og hvordan dataframene i pandaer kan konverteres til numpy kolonner. Vi brukte tre metoder for å endre DataFrame -kolonnene til en matrise. I eksemplene på denne artikkelen prøvde vi å lære deg hvordan du konverterer de spesifikke kolonnene eller hele DataFrame til en numpy matrise ved hjelp av TO_NUMPY () -funksjonen. Vi brukte også verdien Attributt og To_Records () -metoden for å konvertere DataFrame -kolonnene til en numpy matrise.