Pandas dataframe ကို numpy array သို့ ပြောင်းပါ (ဥပမာများဖြင့်)

Pandas DataFrame ကို NumPy array သို့ပြောင်းရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။

 df. to_numpy ()

အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- DataFrame ကို တူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများဖြင့် ပြောင်းပါ။

DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခုစီသည် ဒေတာအမျိုးအစားတူညီသောအခါတွင် Pandas DataFrame ကို NumPy အခင်းအကျင်းသို့ မည်သို့ပြောင်းလဲရမည်ကို အောက်ပါကုဒ်က ပြသသည်-

 import pandas as pd

#create data frame
df1 = pd. DataFrame ({' rebounds ': [7, 7, 8, 13, 7, 4],
                    ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                    ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view data frame
print (df1)

   rebound points assists
0 7 5 11
1 7 7 8
2 8 7 10
3 13 9 6
4 7 12 6
5 4 9 5

#convert DataFrame to NumPy array
new = df1. to_numpy ()

#view NumPy array
print (new)

[[ 7 5 11]
 [7 7 8]
 [8 7 10]
 [13 9 6]
 [7 12 6]
 [4 9 5]]

#confirm that new is a NumPy array
print (type(new))

<class 'numpy.ndarray'> 

#view data type
print (new. dtype )

int64

မူလပန်ဒါ DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခုစီသည် int တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် Numpy အခင်းအကျင်းတွင် int64 ၏ဒေတာအမျိုးအစားတစ်ခုရှိသည်။

ဥပမာ 2- DataFrame ကို ရောနှောထားသော ဒေတာအမျိုးအစားများဖြင့် ပြောင်းပါ။

DataFrame ရှိ ကော်လံများအားလုံးသည် ဒေတာအမျိုးအစားအားလုံးမဟုတ်သည့်အခါ ပန်ဒါ DataFrame ကို NumPy အခင်းအကျင်းသို့ မည်သို့ပြောင်းလဲရမည်ကို အောက်ပါကုဒ်က ပြသသည်-

 import pandas as pd

#create data frame
df2 = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                    ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                    ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view data frame
print (df2)

  player points assists
0 to 5 11
1 B 7 8
2 C 7 10
3 D 9 6
4 E 12 6
5 F 9 5

#convert DataFrame to NumPy array
new = df2. to_numpy ()

#view NumPy array
print (new)

[['A' 5 11]
 ['B' 7 8]
 ['C' 7 10]
 ['D' 9 6]
 ['E' 12 6]
 ['F' 9 5]]

#confirm that new is a NumPy array
print (type(new))

<class 'numpy.ndarray'> 

#view data type
print (new. dtype )

object

Numpy အခင်းအကျင်းတွင် မူလပန်ဒါ DataFrame ရှိ ကော်လံအားလုံးသည် တူညီသောဒေတာအမျိုးအစားမဟုတ်သောကြောင့် အရာဝတ္ထု ဒေတာအမျိုးအစားတစ်ခုရှိသည်။

ဥပမာ 3- DataFrame ကိုပြောင်းပြီး NA တန်ဖိုးများကို သတ်မှတ်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် pandas DataFrame ကို NumPy အခင်းအကျင်းသို့ မည်သို့ပြောင်းလဲရမည်ကို ပြသပြီး မူရင်း DataFrame ရှိ NA တန်ဖိုးများအားလုံးအတွက် သတ်မှတ်ရန် တန်ဖိုးများကို သတ်မှတ်ပေးသည်-

 import pandas as pd

#create data frame
df3 = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', pd. NA , 'D', 'E', 'F'],
                    ' points ': [5, 7, pd. NA , 9, pd. NA , 9],
                    ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view data frame
print (df3)

  player points assists
0 to 5 11
1 B 7 8
2 <NA> <NA> 10
3 D 9 6
4 E <NA> 6
5 F 9 5

#convert DataFrame to NumPy array
new = df3. to_numpy (na_value=' none ')

#view NumPy array
print (new)

[['A' 5 11]
 ['B' 7 8]
 ['none' 'none' 10]
 ['D' 9 6]
 ['E' 'none' 6]
 ['F' 9 5]]

#confirm that new is a NumPy array
print (type(new))

<class 'numpy.ndarray'> 

#view data type
print (new. dtype )

object

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

NumPy အခင်းအကျင်းမှ Pandas DataFrame ဖန်တီးနည်း
Pandas ရှိ List တစ်ခုအား DataFrame သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်နည်း။
DataFrame ကို Pandas ရှိ List တစ်ခုသို့ မည်သို့ပြောင်းရမည်နည်း။