- Seri.to_numpy()
- Seri.index.to_numpy()
- np.array(Seri.array)
- np.array(Seri.index.array)
- np.array(Seri.index.nilai)
Kami akan mengeksplorasi implementasi praktis dari masing-masing metode ini dalam panduan ini.
Contoh 1: Memanfaatkan Metode Series.To_Numpy()
Metode pertama yang akan kita terapkan dalam panduan ini untuk mengonversi seri Pandas ke array NumPy adalah fungsi “Series.to_numpy()”. Metode ini mengubah nilai dari seri yang disediakan menjadi array NumPy. Mari kita jelajahi fungsinya dengan eksekusi praktis program Python.
Kami membuat pemilihan alat 'Spyder' untuk kompilasi kode sampel yang akan dihasilkan dalam tutorial ini. Kami meluncurkan alat dan memulai skrip. Persyaratan mendasar untuk eksekusi program ini adalah memuat paket-paket yang diperlukan. Di sini, kami menggunakan beberapa modul yang termasuk dalam toolkit “Pandas”. Jadi, kami mengimpor perpustakaan Pandas ke dalam program kami dan membuat alias untuk itu sebagai 'pd'. Singkatan untuk 'Pandas' sebagai 'pd' ini digunakan dalam skrip di mana pun metode Pandas perlu diakses.
Setelah mengimport library, kita tinggal memanggil method dari library ini yaitu “pd.Series()”. Di sini, 'pd', seperti yang diidentifikasi sebelumnya, adalah alias untuk Pandas dan digunakan untuk memberi tahu program bahwa ia mengakses metode dari Pandas. Sedangkan “Seri” adalah kata kunci yang mengawali proses pembuatan seri dalam program. Fungsi 'pd.Series()' dipanggil dan kami menentukan daftar nilai untuknya. Nilai yang kami berikan adalah “100”, “200”, “300”, “400”, “500”, “600”, “700”, “800”, “900”, dan “1000”. Kami menggunakan parameter 'nama' untuk mengklasifikasikan label untuk daftar ini sebagai 'Digit'. Atribut 'index' digunakan untuk menentukan daftar indeks yang ingin kita sisipkan, bukan daftar indeks sekuensial default. Ini menyimpan nilai-nilai yang 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', dan 'j'. Untuk menyimpan seri, kami membuat objek seri 'Penghitung'. Kemudian, fungsi “print()” membantu kita melihat output dengan mencetaknya di terminal.
Seri kami yang baru dibuat dengan daftar indeks yang ditentukan ditampilkan di jendela keluaran.
Untuk mengubah seri ini ke array NumPy, kami menggunakan metode 'Series.to_numpy()'. Nama seri “Counter” disebutkan dengan fungsi “.to_numpy()”. Jadi, fungsi ini mengambil nilai dari rangkaian “Counter” dan mengubahnya menjadi array NumPy. Untuk menampung array NumPy yang dihasilkan dari fungsi ini, variabel “output_array” dibuat. Setelah itu, ditampilkan dengan menggunakan metode “print()”.
Gambar yang dirender menunjukkan sebuah array.
Mari kita verifikasi tipenya menggunakan fungsi “type()”. Kami memasukkan nama variabel, menyimpan array NumPy di antara kurung kurawal fungsi 'type()'. Kemudian, kami meneruskan fungsi ini ke metode “print()” untuk menampilkan tipenya.
Di sini, array NumPy keluaran diverifikasi sebagai gambar berikut menunjukkan kelas sebagai 'numpy.ndarray'.
Contoh 2: Memanfaatkan Metode Series.Index.To_Numpy()
Selain mengonversi nilai seri ke array NumPy, kita juga dapat mengonversi indeks ke array NumPy. Instance ini membantu kita mempelajari transformasi indeks seri ke array NumPy menggunakan metode “Series.index.to_numpy()”.
Untuk demonstrasi ini, kami menggunakan seri yang kami buat di ilustrasi sebelumnya.
Output yang dihasilkan dari potongan kode ini diberikan dalam ilustrasi berikut:
Sekarang, untuk mengonversi daftar indeks seri ke array NumPy, kami menggunakan metode 'Series.index.to_numpy()'.
Fungsi “Series.index.to_numpy()” dipanggil. Nama seri diberikan sebagai “Counter” dengan metode “.index.to_numpy()”. Metode ini mengambil indeks dari seri 'Counter' dan mengubahnya menjadi array NumPy. Sekarang, untuk menyimpan array NumPy yang dikonversi, kita menginisialisasi variabel 'penyimpanan' dan menetapkannya ke array NumPy. Terakhir, untuk melihat hasil yang dicapai, kita memanggil fungsi “print()”.
Daftar indeks seri sekarang dikonversi ke array NumPy dan ada di konsol Python.
Untuk verifikasi tipe array, kita menggunakan metode “type()” dan meneruskan variabel “storage” ke sana. Fungsi 'cetak' digunakan untuk melihat kategori.
Ini menghasilkan kita jenis kelas yang disediakan dalam snapshot berikut:
Contoh 3: Memanfaatkan Metode Np.array() dengan Properti Series.array
Metode lain untuk mengonversi seri ke array NumPy adalah metode NumPy “np.array()”. Kami menggunakan metode ini dengan properti 'Series.array' dalam contoh ini.
Kami pertama-tama mengimpor perpustakaan Pandas dan NumPy. 'np' dijadikan alias untuk NumPy dan 'pd' sebagai alias Panda. Kami mengimpor perpustakaan NumPy karena metode “np.array()” milik perpustakaan ini.
Metode 'pd.Series()' dipanggil untuk membuat seri Pandas. Nilai yang kami tentukan untuk seri ini adalah “Apple”, “Banana”, “Orange”, “Mango”, “Peach”, “Strawberry”, dan “Grapes”. 'Nama' yang ditentukan untuk daftar nilai ini adalah 'Buah' dan parameter 'indeks' berisi nilai untuk indeks sebagai 'F1', 'F2', 'F3', 'F4', 'F5', 'F6' , 'F7'. Daftar indeks ini ditampilkan sebagai ganti daftar sekuensial default. Seri disimpan dalam objek seri 'Bucket' dan ditampilkan menggunakan fungsi 'print()'.
Cuplikan berikut menunjukkan rangkaian yang dibuat:
Sekarang, kami mengonversi seri ini ke array NumPy yang diperlukan. Metode “np.array()” dipanggil. Di dalam tanda kurung, properti 'Series.array' dilewatkan. Ini memodifikasi nilai seri ke array NumPy. Untuk mempertahankan hasilnya, kami memiliki variabel 'Nilai'. Terakhir, “print()” menampilkan array NumPy.
Array NumPy yang dihasilkan dari nilai-nilai seri disajikan di sini.
Kami menggunakan metode 'type()' untuk mengonfirmasi bahwa tipe array adalah NumPy.
Verifikasi berjalan sukses.
Contoh 4: Memanfaatkan Metode Np.Array() dengan Properti Series.Index.Array
Menggunakan seri dari contoh sebelumnya, sekarang kita mengonversi indeks seri menjadi array NumPy menggunakan metode “np.array()” dengan properti “Series.index.array”.
Metode 'np.array()' dipanggil dan properti 'Series.index.array' diteruskan ke sana dengan nama seri 'Bucket'. Variabel 'Nump' ada di sini untuk menyimpan hasilnya. Dan fungsi “print()” mengilustrasikannya di layar.
Daftar indeks diubah menjadi array NumPy.
Contoh 5: Memanfaatkan Metode Np.Array() dengan Properti Series.Index.Values
Metode terakhir yang kami gunakan adalah metode “np.array()” dengan properti “Series.index.values”.
Metode “np.Series()” dipanggil dengan properti “Series.index.values”. Array NumPy yang dihasilkan dari metode ini ditempatkan di variabel 'x' dan dipamerkan di terminal.
Hasilnya ditunjukkan sebagai berikut:
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami membahas lima teknik untuk memodifikasi seri Pandas ke array NumPy. Dua ilustrasi pertama dilakukan menggunakan metode “Series.to_numpy” di Pandas. Kami pertama-tama mengonversi nilai seri dan kemudian daftar indeks ke array NumPy dengan fungsi ini. Tiga contoh berikutnya menggunakan metode “np.array()” dari toolkit NumPy. Kami melewati tiga properti ke fungsi ini untuk mengonversi nilai seri dan daftar indeks ke array NumPy.