<\/p>\n
U kunt de volgende methoden gebruiken om specifieke kolommen van een Panda DataFrame naar een NumPy-array te converteren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Kolom converteren naar NumPy-array<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Converteer meerdere kolommen naar NumPy-array<\/strong><\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de puntkolom<\/strong> van het DataFrame converteert naar een NumPy-array:<\/span><\/p>\n We kunnen bevestigen dat het resultaat inderdaad een NumPy-array is met behulp van de type()<\/strong> functie:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u het team<\/b> kunt converteren en de kolommen van het DataFrame kunt converteren<\/strong> naar een multidimensionale NumPy-array:<\/span><\/p>\n We kunnen bevestigen dat het resultaat inderdaad een NumPy-array is met behulp van de type()<\/strong> functie:<\/span><\/p>\n We kunnen ook de vormfunctie<\/strong> gebruiken om de vorm van de resulterende NumPy-array weer te geven:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de resulterende NumPy-array 8 rijen en 2 kolommen heeft.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in NumPy kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe specifieke elementen uit de NumPy-array te verwijderen<\/a> U kunt de volgende methoden gebruiken om specifieke kolommen van een Panda DataFrame naar een NumPy-array te converteren: Methode 1: Kolom converteren naar NumPy-array column_to_numpy = df[‚ col1 ‚]. to_numpy () Methode 2: Converteer meerdere kolommen naar NumPy-array columns_to_numpy = df[[‚ col1 ‚, ‚ col3 ‚, ‚ col4 ‚]]. to_numpy () De volgende voorbeelden laten […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3802","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n column_to_numpy = df[' col1<\/span> ']. to_numpy<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n columns_to_numpy = df[[' col1<\/span> ', ' col3<\/span> ', ' col4<\/span> ']]. to_numpy<\/span> ()<\/strong>\n<\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Converteer een kolom naar een NumPy-array<\/strong><\/span><\/h2>\n
#convert points column to NumPy array\ncolumn_to_numpy = df[' points<\/span> ']. to_numpy<\/span> ()\n\n#view result\n<\/span>print<\/span> (column_to_numpy)\n\n[18 22 19 14 14 11 20 28]\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #view data type\nprint<\/span> ( type<\/span> (column_to_numpy))\n\n<class 'numpy.ndarray'><\/span>\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Voorbeeld 2: Converteer meerdere kolommen naar een NumPy-array<\/strong><\/span><\/h2>\n
#convert team and assists columns to NumPy array\ncolumns_to_numpy = df[[' team<\/span> ', ' assists<\/span> ']]. to_numpy<\/span> ()\n<\/span>\n#view result\nprint<\/span> (columns_to_numpy)\n\n<\/span>[['AT 5]\n ['B' 7]\n ['C' 7]\n ['D' 9]\n ['E' 12]\n ['F' 9]\n ['G' 9]\n ['H' 4]]\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #view data type\nprint<\/span> ( type<\/span> (columns_to_numpy))\n\n<class 'numpy.ndarray'><\/span>\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #view shape of array\nprint<\/span> (columns_to_numpy. shape<\/span> )\n\n(8, 2)<\/span>\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe elementen in een NumPy-array te vervangen<\/a>
Hoe u een specifieke rij uit een NumPy-array kunt halen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"