पांडा: विशिष्ट कॉलमों को numpy सरणी में कैसे परिवर्तित करें

आप पांडा डेटाफ़्रेम के विशिष्ट कॉलमों को NumPy सरणी में बदलने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: कॉलम को NumPy Array में बदलें

 column_to_numpy = df[' col1 ']. to_numpy ()

विधि 2: एकाधिक कॉलमों को NumPy Array में कनवर्ट करें

 columns_to_numpy = df[[' col1 ', ' col3 ', ' col4 ']]. to_numpy ()

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ व्यवहार में प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

उदाहरण 1: एक कॉलम को NumPy Array में बदलें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि डेटाफ़्रेम के पॉइंट कॉलम को NumPy सरणी में कैसे परिवर्तित किया जाए:

 #convert points column to NumPy array
column_to_numpy = df[' points ']. to_numpy ()

#view result
print (column_to_numpy)

[18 22 19 14 14 11 20 28]

हम टाइप() फ़ंक्शन का उपयोग करके पुष्टि कर सकते हैं कि परिणाम वास्तव में एक NumPy सरणी है:

 #view data type
print ( type (column_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

उदाहरण 2: अनेक स्तंभों को NumPy सरणी में बदलें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि टीम को कैसे परिवर्तित किया जाए और डेटाफ़्रेम के कॉलम को बहुआयामी NumPy सरणी में परिवर्तित किया जाए :

 #convert team and assists columns to NumPy array
columns_to_numpy = df[[' team ', ' assists ']]. to_numpy ()

#view result
print (columns_to_numpy)

[['AT 5]
 ['B' 7]
 ['C' 7]
 ['D' 9]
 ['E' 12]
 ['F' 9]
 ['G' 9]
 ['H' 4]]

हम टाइप() फ़ंक्शन का उपयोग करके पुष्टि कर सकते हैं कि परिणाम वास्तव में एक NumPy सरणी है:

 #view data type
print ( type (columns_to_numpy))

<class 'numpy.ndarray'>

हम परिणामी NumPy सरणी का आकार प्रदर्शित करने के लिए आकार फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #view shape of array
print (columns_to_numpy. shape )

(8, 2)

हम देख सकते हैं कि परिणामी NumPy सरणी में 8 पंक्तियाँ और 2 कॉलम हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि NumPy में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

NumPy सरणी से विशिष्ट तत्व कैसे निकालें
NumPy सरणी में तत्वों को कैसे बदलें
NumPy सरणी से एक विशिष्ट पंक्ति कैसे प्राप्त करें