目录
- Pandas2.2 Series
- Conversion
- pandas.Series.to_numpy
- 语法
- 参数
- 返回值
- 示例及结局
- 拓展资料
Pandas2.2 Series
Conversion
| 技巧 | 描述 |
|---|---|
| Series.astype | 用于将Series对象的数据类型转换为指定类型的技巧 |
| Series.convert_dtypes | 用于将 Series 对象的数据类型智能地转换为最佳可能的数据类型的技巧 |
| Series.infer_objects | 用于尝试推断 Series 中对象（object）数据类型列的最佳数据类型 |
| Series.copy | 用于创建该对象的索引和数据的副本 |
| Series.bool | 用于将布尔类型的 Pandas Series 对象转换为一个单一的布尔值的技巧 |
| Series.to_numpy | 用于将 Pandas 的 Series 对象转换为 NumPy 数组 |
pandas.Series.to_numpy
pandas.Series.to_numpy技巧用于将 Pandas 的 Series 对象转换为 NumPy 数组。这在数据科学、机器进修和数值计算中非常有用，由于 NumPy 提供了高效的多维数组对象和相关操作。
语法
Series.to_numpy(dtype=None, copy=False, na_value=None)
参数
dtype(可选): 要转换成的数据类型。如果为None，则推断数据类型。copy(可选): 是否返回数据的副本。如果为False并且不需要转换数据类型，则可能返回原始数据的视图，以节省内存。na_value(可选): 用于替换 NaN/None/NaT 等缺失值的值。如果为None，则保留缺失值。
返回值
- 返回一个 NumPy 数组。
示例及结局
示例 1: 基本用法
import pandas as pdimport numpy as np 创建一个 Pandas Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) 将 Series 转换为 NumPy 数组array = s.to_numpy()print(array)
结局
[1 2 3 4 5]
示例 2: 指定数据类型
创建一个包含浮点数的 Pandas Seriess = pd.Series([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]) 将 Series 转换为 NumPy 数组，并指定数据类型为整数array = s.to_numpy(dtype=int)print(array)
结局
[1 2 3 4 5]
示例 3: 复制数据
创建一个 Pandas Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) 将 Series 转换为 NumPy 数组，并复制数据array = s.to_numpy(copy=True) 修改原始 Seriess[0] = 10 打印 NumPy 数组和修改后的 Seriesprint(“NumPy Array:”, array)print(“Modified Series:”, s)
结局
NumPy Array: [1 2 3 4 5]
Modified Series: 0 10
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
示例 4: 替换缺失值
创建一个包含缺失值的 Pandas Seriess = pd.Series([1, 2, None, 4, 5]) 将 Series 转换为 NumPy 数组，并用特定值替换缺失值array = s.to_numpy(na_value=-1)print(array)
结局
[ 1. 2. -1. 4. 5.]
拓展资料
pandas.Series.to_numpy技巧提供了一种简便的方式来将 Pandas Series 转换为 NumPy 数组，这在数据处理和分析中非常有用。通过指定数据类型、是否复制数据和缺失值替换选项，可以灵活地控制转换经过。
到此这篇关于pandas Series to_numpy技巧的使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas Series to_numpy内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！
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