- Series.to_numpy()
- Series.index.to_numpy()
- np.array(Series.array)
- np.array(Series.index.array)
- np.array(Series.index.values)
Vamos explorar a implementação prática de cada um desses métodos neste guia.
Exemplo 1: Utilizando o método Series.To_Numpy()
O primeiro método que empregaremos neste guia para converter uma série Pandas em um array NumPy é a função “Series.to_numpy()”. Este método converte os valores da série fornecida em uma matriz NumPy. Vamos explorar seu funcionamento com a execução prática do programa Python.
Fazemos a seleção da ferramenta “Spyder” para a compilação dos códigos de amostra que serão gerados neste tutorial. Lançamos a ferramenta e iniciamos o script. O requisito fundamental para a execução deste programa é carregar os pacotes necessários. Aqui, empregamos algum módulo que pertence ao kit de ferramentas “Pandas”. Então, importamos a biblioteca Pandas para o nosso programa e criamos um alias para ela como “pd”. Essa abreviação de “Pandas” como “pd” é utilizada no script sempre que qualquer método do Pandas precisar ser acessado.
Após importar a biblioteca, nós apenas chamamos um método desta biblioteca que é “pd.Series()”. Aqui, o “pd”, conforme identificado anteriormente, é o alias para Pandas e é usado para informar ao programa que ele acessa um método de Pandas. Já a “Série” é a palavra-chave que inicia o processo de criação da série no programa. A função “pd.Series()” é invocada e especificamos uma lista de valores para ela. Os valores que fornecemos são “100”, “200”, “300”, “400”, “500”, “600”, “700”, “800”, “900” e “1000”. Utilizamos o parâmetro “name” para classificar um rótulo para esta lista como “Digits”. O atributo “index” é usado para especificar a lista de índices que queremos inserir em vez da lista de índices sequenciais padrão. Armazena os valores que são “a”, “b”, “c”, “d”, “e”, “f”, “g”, “h”, “i” e “j”. Para armazenar a série, criamos um objeto de série “Counter”. Então, a função “print()” nos ajuda a ver a saída imprimindo-a no terminal.
Nossa série recém-gerada com a lista de índices definida é exibida na janela de saída.
Para alterar esta série para um array NumPy, empregamos o método “Series.to_numpy()”. O nome da série “Counter” é mencionado com a função “.to_numpy()”. Então, esta função pega os valores da série “Counter” e os transforma em um array NumPy. Para manter o array NumPy resultante gerado a partir desta função, uma variável “output_array” é gerada. Depois, ele é exibido usando o método “print()”.
A imagem renderizada mostra uma matriz.
Vamos verificar seu tipo usando a função “type()”. Introduzimos o nome da variável, armazenando o array NumPy entre as chaves da função “type()”. Em seguida, passamos esta função para o método “print()” para exibir o tipo.
Aqui, a matriz NumPy de saída é verificada, pois a imagem a seguir mostra a classe como “numpy.ndarray”.
Exemplo 2: Utilizando o método Series.Index.To_Numpy()
Além de converter os valores da série em um array NumPy, também podemos converter o índice em um array NumPy. Essa instância nos ajuda a aprender a transformação do índice de uma série em um array NumPy usando o método “Series.index.to_numpy()”.
Para esta demonstração, usamos a série que criamos na ilustração anterior.
A saída gerada desse código recortado é fornecida na ilustração a seguir:
Agora, para converter a lista de índices da série em um array NumPy, utilizamos o método “Series.index.to_numpy()”.
A função “Series.index.to_numpy()” é colocada em chamada. O nome da série é fornecido como “Counter” com o método “.index.to_numpy()”. Este método pega o índice da série “Counter” e o converte em um array NumPy. Agora, para armazenar o array NumPy convertido, inicializamos uma variável “storage” e a atribuímos ao array NumPy. Por fim, para ver o resultado alcançado, invocamos a função “print()”.
A lista de índices da série agora é convertida em um array NumPy e presente no console do Python.
Para a verificação do tipo de array, exercitamos o método “type()” e passamos a variável “storage” para ele. A função “imprimir” é empregada para ver a categoria.
Isso nos rende o tipo de classe fornecido no instantâneo a seguir:
Exemplo 3: utilizando o método Np.array() com a propriedade Series.array
Outro método para converter uma série em um array NumPy é o método do NumPy “np.array()”. Usamos este método com a propriedade “Series.array” nesta instância.
Primeiro importamos as bibliotecas Pandas e NumPy. O “np” é um alias para NumPy e “pd” como o alias de Pandas. Importamos a biblioteca NumPy porque o método “np.array()” pertence a esta biblioteca.
O método “pd.Series()” é invocado para criar uma série Pandas. Os valores que especificamos para a série são “Apple”, “Banana”, “Orange”, “Mango”, “Peach”, “Strawberry” e “Grapes”. O “nome” definido para esta lista de valores é “Frutas” e o parâmetro “índice” contém os valores para o índice como “F1”, “F2”, “F3”, “F4”, “F5”, “F6” , “F7”. Essa lista de índices é exibida em vez da lista sequencial padrão. A série é armazenada no objeto de série “Bucket” e exibida usando a função “print()”.
O instantâneo a seguir mostra a série construída:
Agora, convertemos esta série no array NumPy necessário. O método “np.array()” é chamado. Dentro de seus parênteses, a propriedade “Series.array” é passada. Isso modifica os valores da série para uma matriz NumPy. Para preservar o resultado, temos uma variável “Value”. Por fim, “print()” exibe o array NumPy.
A matriz NumPy gerada a partir dos valores da série é apresentada aqui.
Empregamos o método “type()” para confirmar que o tipo do array é NumPy.
A verificação foi bem-sucedida.
Exemplo 4: utilizando o método Np.Array() com a propriedade Series.Index.Array
Usando a série do exemplo anterior, agora convertemos o índice da série em um array NumPy usando o método “np.array()” com a propriedade “Series.index.array”.
O método “np.array()” é invocado e a propriedade “Series.index.array” é passada para ele com o nome da série “Bucket”. A variável “Nump” está aqui para armazenar o resultado. E a função “print()” ilustra isso na tela.
A lista de índices é transformada em uma matriz NumPy.
Exemplo 5: utilizando o método Np.Array() com a propriedade Series.Index.Values
O último método que utilizamos é o método “np.array()” com a propriedade “Series.index.values”.
O método “np.Series()” é invocado com a propriedade “Series.index.values”. O array NumPy gerado a partir deste método é colocado na variável “x” e exibido no terminal.
O resultado é mostrado a seguir:
Conclusão
Neste artigo, discutimos cinco técnicas para modificar uma série Pandas para um array NumPy. As duas primeiras ilustrações foram realizadas usando o método “Series.to_numpy” no Pandas. Primeiro convertemos os valores da série e depois a lista de índices para o array NumPy com esta função. Os próximos três exemplos utilizaram o método “np.array()” do kit de ferramentas do NumPy. Passamos três propriedades para essa função para converter os valores da série e da lista de índices para o array NumPy.