Pandas Array zum DataFrame

In diesem Pandas -Tutorial wird Ihnen beigebracht. Die Werte in mehreren Dimensionen können unter Verwendung mehrdimensionaler Arrays gespeichert werden. Ein 3D -Array kann mit einem Würfel verglichen werden, während ein Array in zwei Dimensionen mit einer Matrix verglichen werden kann.

Die Pandas.DataFrame () -Konstruktor wird verwendet, um ein Numpy -Array zu konvertieren, ähnlich wie das Konvertieren eines Wörterbuchs.

Syntax:

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

Parameter:

1. Der erste Parameter, Daten, ist der einzige, der notwendig ist. Das Array, das erforderlich ist, um sich in einen Datenrahmen zu verwandeln, wird jetzt hier platziert.
2. Index: Dies ist ein Index oder ein Array-ähnlicher Index. Wenn wir diesen Parameter nicht verwenden, wird der RangeIndex standardmäßig verwendet.
3. Säulen: Dies sind Etiketten für die Spalten in einem Index- oder Array-ähnlichen Datenrahmen. Wieder wird RangeIndex (0, 1, 2,…, N) standardmäßig verwendet, wenn wir dieses Argument nicht verwenden.

Beispiel 1:

Lassen Sie uns ein Numpy -Array mit dem Namen "tatsächlich" mit 5 Zeilen haben und es in DataFrame umwandeln, indem Sie das Numpy -Array übergeben.

Pandas importieren
Numpy importieren
# Betrachten Sie das Numpy -Array
tatsächlich = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Musik", 3004], [3, "Hand Loom", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Dressing ", 3000]))
print ("Numpy Array:", tatsächlich, "\ n")
# Konvertieren Sie das obige Array in den PANDAS -Datenframe
konvertiert = pandas.DataFrame (tatsächlich)
# Zeigen Sie den konvertierten Datenrahmen an
drucken (konvertiert)

Ausgang:

Erläuterung:
Nach dem Konvertieren in den PANDAS -Datenframe sind die Indizes [0,1,2,3,4] und die Spalten [0,1,2].

Beispiel 2: mit Spaltenparameter

Jetzt übergeben wir die Spaltennamen zusammen mit dem Numpy -Array an den Datenrahmen.

Pandas importieren
Numpy importieren
# Betrachten Sie das Numpy -Array
tatsächlich = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Musik", 3004], [3, "Hand Loom", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Dressing ", 3000]))
# Konvertieren Sie das obige Array in den Pandas DataFrame mit den Spaltennamen PassIGN
konvertiert = pandas.DataFrame (tatsächliche, Spalten = ['ID', 'Arbeit', 'Lohn'])
# Zeigen Sie den konvertierten Datenrahmen an
drucken (konvertiert)

Ausgang:

Erläuterung:
Jetzt können Sie die Spaltennamen im konvertierten Datenfreame sehen. Sie sind ["id", "Arbeit", "Löhne"].

Beispiel 3: mit Indexparameter

Jetzt übergeben wir die Indexwerte index = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'] zusammen mit dem Numpy -Array zum Indexparameter zum Datenrahmen.

Pandas importieren
Numpy importieren
# Betrachten Sie das Numpy -Array
tatsächlich = numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Musik", 3004], [3, "Hand Loom", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Dressing ", 3000]))
# Konvertieren Sie das obige Array in den Pandas -Datenfreame, indem Sie den Index hinzufügen
konvertiert = pandas.DataFrame (tatsächliche, Spalten = ['ID', 'Arbeit', 'Lohn'], Index = ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3', 'Person 4', 'Person 5'])
# Zeigen Sie den konvertierten Datenrahmen an
drucken (konvertiert)

Ausgang:

Erläuterung:
Zuvor waren die Indizes [0,1,2,3,4]. Jetzt können Sie die Indizes für jede Zeile sehen.

Beispiel 4: Konvertieren Sie eine bestimmte Zeile

Lassen Sie uns ein Numpy -Array mit 2 Zeilen haben und nur die erste Zeile in den Pandas DataFrame konvertieren.

Pandas importieren
Numpy importieren
# Betrachten Sie das Numpy -Array
tatsächlich = numpy.Array (["Health_clinic", "Delhi", 522554], ["Medi View", "Frankreich", 434456]]))
# Konvertieren Sie nur die erste Zeile des Numpy -Arrays in den Datenrahmen
konvertiert = pandas.DataFrame ([tatsächlich [0]], Spalten = ['Krankenhaus', 'Adresse', 'Pincode'], Index = ['H1'])
# Zeigen Sie den konvertierten Datenrahmen an
drucken (konvertiert)

Ausgang:

Erläuterung:
Hier müssen wir den Zeilenindexhut übergeben, um in das Numpy -Array umgewandelt zu werden.
Um nur die erste Zeile in den DataFrame umzuwandeln, müssen wir den Index als 0 übergeben.

Abschluss

Sie haben gelernt, wie man in diesem Pandas -Tutorial ein Array in einen Datenrahmen umwandelt. Sie haben zuerst über die Pandas DataFrame -Objekte und Numpy -Arrays untersucht. Die Syntax- und DataFrame -Klasse, die wir verwenden können, um die Data Frame -Objekte zu generieren, wurden diskutiert. Dann schauten wir uns drei Fälle an, in denen wir die Numpy -Arrays in Pandas -Datenframes verwandelten.