Pandas DataFrame zu Serie

"Die" Pandas "-Bibliothek von" Python "bietet der Einrichtung, um die Serie sowie DataFrame zu erstellen. In „Pandas“ gibt es einen Unterschied zwischen der Serie und dem Datenrahmen. Die Serie ist nur eine Spalte oder Liste mit den Indexwerten und der Datenrahmen in „Pandas“ besteht aus mehreren Serien oder Listen. Wir können "Pandas" -Datenframe erstellen, indem wir viele Serien einsetzen. Der DataFrame ist eine Gruppe von vielen Listen oder Serien. Wenn wir den DataFrame erstellen, konvertieren wir auch die Spalten oder Zeilen dieses angegebenen Datenframe in die Serie. Die Serie besteht aus nur einer Spalte oder nur einer Zeile, zusammen mit den Indexwerten. In diesem Leitfaden werden wir den "Pandas" -Datenframe in Reihe konvertieren und die Methoden erläutern, die beim Umwandeln des Datenrahmens in Serien helfen.”

Methoden zum Konvertieren des Datenrahmens in Serien

Wir können zwei verschiedene Methoden zum Konvertieren der Spalte oder Zeile des DataFrame in Serie in dieser Anleitung verwenden. Diese Methoden sind:

• Die Squeeze () -Methode.
• Datenrahmen.ILOC -Methode.

Jetzt werden wir diese Methoden in den „Pandas“ -Codes in diesem Leitfaden anwenden und diese Codes hier auch im Detail erläutern.

Beispiel # 01

Wir haben die "Spyder" -App hier für die Entwicklung der "Pandas" -Codes. Der erste Schritt dieses Codes besteht darin, das Schlüsselwort "importieren" zum Importieren der "Pandas" -Module zu verwenden, gefolgt von den "Pandas als PD". Hier wird das „regional_df“ erstellt und enthält sieben Spalten. Der „PD.DataFrame ”-Methode wird zum Generieren des Datenrahmens verwendet. Die „Region“ ist die erste Kolumne hier, die „Ost, West, Norden und Süd“ enthält. Dann haben wir die Spalte "Jan", in der wir "100 $, 150, $ 120 und 200 US -Dollar" hinzufügen. Als nächstes haben wir die Spalte "Feb", die "140 USD, 170 USD, 200 US -Dollar und 210 US -Dollar" enthält. Jetzt haben wir die Spalte „March“ vor uns, in der wir „220 USD, 200, $ 300 und 130 US -Dollar“ platzieren,. Wir haben auch Spalten im April und Mai, und diese Spalten enthalten „120 USD, 250 USD, 320 USD, 230 USD“ bzw. 220 USD, $ 120, $ 220, 130 USD “.

Dann ist "Sub-Total" die letzte Spalte, die wir hier hinzugefügt haben. Wir schreiben die unten stehende Methode „Print ()“, in der wir den Namen des Datenrahmens platzieren. Jetzt gehen wir weiter mit der Konvertierung einer Spalte dieses Datenfreams in die Serie voran. Wir verwenden hier die Methode „Squeeze ()“, um die Spalte „Region“ in die Serie umzuwandeln. Wir setzen auch die Variable, in der diese Serie gespeichert ist. Danach rendern wir die Serie, indem wir hier erneut "print ()" verwenden.

Wenn wir auf das Symbol "Ausführen" dieses Tools klicken, dann macht dieses Ergebnis das Ergebnis. Der Datenrahmen, den wir im obigen Code erstellt haben, wird in diesem Ergebnis vorgestellt, und auch die Serie wird hier wiedergegeben. Die Spalte „Region“ dieses Datenrahmens wird hier in die Serie konvertiert, und Sie können auch sehen, dass die Indexwerte auch mit dieser Serie gerendert werden.

Beispiel # 02

Wir platzieren hier die „Regional_DF“ wieder, aber jetzt werden wir die „Iloc“ -Methode zum Konvertieren der Spalten des Datenframes in Serien verwenden. Wir konvertieren die erste Spalte des Datenrahmens mit der „Iloc“ -Methode hier. Wir platzieren den Namen des DataFrame und schreiben dann die „ILOC“ -Methode und erwähnen die Anzahl der Spalte, die wir in eine Serie konvertieren möchten.

Hier platzieren wir "[:, 0]", die die erste Spalte des Datenrahmens in eine Serie umwandeln und sie auch in der Variablen "my_series" speichern. Dann rendern wir diese Serie, indem wir die Variable "my_Series" in "print ()" eingeben und auch den Typ dieser Serie erhalten, damit wir das Schlüsselwort "Typ" verwenden und den Namen der Variablen, in der wir gespeichert haben Die Serie und alle diese sind in "print ()" eingefügt ". Der Typ wird auch am Terminal erledigt.

Jetzt möchten wir eine weitere Spalte dieses Datenrahmens in die Serie umwandeln. Daher verwenden wir dieselbe Methode und diesmal konvertieren wir die letzte Spalte in eine Serie, indem wir die Anzahl dieser Spalte in der „Iloc“ -Methode platzieren. Wir speichern diese letzte Spaltenserie in der Variablen „My_Series1“. Diese Serie sowie der Typ dieser Serie werden ebenfalls auf dem Ergebnis angezeigt, da wir beide in "print ()" einfügen ".

Zunächst zeigt es den gesamten Datenrahmen in der Ausgabe dieses Codes an und dann die Serie, die wir hier erhalten, nachdem wir die erste Spalte zusammen mit ihrem Typ in die Serie konvertiert haben. Danach sehen wir hier auch eine andere Serie, die die letzte Spalte ist, die in die Serie umgewandelt wird, und auch ihr Typ unten.

Beispiel # 03

Wir entwickeln hier "test_df", in dem wir zuerst die "Student" -Spalte hinzufügen, die "Bromley, Frank, Ginny, Samuel, David und Hank" enthält. Die nächste Spalte ist die Spalte "Test 1", in der wir "80, 85, 88, 86, 84 und 81" hinzufügen. Jetzt haben wir die Spalte "Test 2", die "78, 76, 72, 82, 89 und 77" enthält. Dann wird die Spalte "Test 3" nach der Spalte "Test 2" eingefügt, und diese enthält "67, 89, 78, 84, 66 und 80". Jetzt fügen wir "Test 4" als fünfte Spalte hinzu, in der wir "76, 81, 88, 90, 75 und 78" einfügen. Die sechste Spalte hier ist die Spalte "Test 5", die auch einige Zahlen enthält, die "82, 83, 84, 88, 89 und 90" sind.

Der „Durchschnitt“ ist die letzte Spalte dieses Datenrahmens, in der wir "80, 81, 79, 76, 77 und 81" einstellen. Der Name des Datenrahmens wird dann in die unten stehende Methode „Print ()“ eingegeben, damit sie auf dem Terminal angezeigt wird. Wir bewegen uns nun mit der Umwandlung einer Spalte durch den Datenrahmen in eine Serie voran. Hier verwandeln wir die erste Spalte mit der „Iloc“ -Technik in eine Serie. Wir setzen die Anzahl der Spalte ein, die wir in diese „Iloc“ -Methode konvertieren möchten. Zusätzlich haben wir die Variable "New_Series" hinzugefügt, in der diese Serie aufbewahrt wird. Danach rendern wir die Serie mit „print ()“ und auch ihren Typ.

Dieses Ergebnis zeigt den Datenrahmen an, den wir im obigen Code erstellt haben. Hier wird die "Student" -Spalte des DataFrame in eine Serie umgewandelt, die die erste Spalte dieses Datenrahmens ist.

Beispiel # 04

Wir verwenden den oben genannten DataFrame "test_df", werden jedoch mit Hilfe der "ILOC" -Methode mehrere Spalten in verschiedene Serien umwandeln. Wir setzen die „[:, 0]“ in die „Iloc“ -Methode, die zum Konvertieren der ersten Spalte des Datenfreame in eine Serie verwendet wird. Dann setzen wir "[:, 2]" in diese Methode ein, und dies wandelt die dritte Spalte des "test_df" in eine Serie um. Danach verwenden wir erneut die „ILOC“.

Wir speichern diese Serien separat in den Variablen „My_Series1, My_Series2 und My_Series3“ und setzen alle diese Variablen in der Methode „Print ()“ eins nacheinander, sodass alle Serien separat auf dem Terminal rendern. Wir drucken auch ihre Typen auch, indem wir diese Variablen, in denen die Serie in der Methode „Type ()“ separat gespeichert ist.

In diesem Ergebnis zeigt es nach der Anzeige des gesamten Datenrahmens die gesamte Serie eins nach dem anderen an und druckt dann auch ihre Typen in diesem Ergebnis aus.

Abschluss

In diesem Leitfaden haben wir die "Pandas" -Serie erfahren und die Spalten oder Zeilen des DataFrame in die Serie konvertiert, indem wir hier zwei verschiedene Methoden verwenden. Die in diesem Handbuch diskutierten Methoden sind die Methode „Squeeze ()“ und die „ILOC“. Wir haben auch die praktischen Beispiele in diesem Leitfaden gemacht, in denen wir beide Methoden verwendet haben und den Datenrahmen sowie die Serien in der Ausgabe dieser Codes gezeigt haben. Wir haben diese Methoden und alle Beispiele in diesem Leitfaden auch ausführlich erklärt.