Python | Serie Pandas.to_numpy()

La función Pandas Series.to_numpy() se usa para devolver un NumPy ndarray que representa los valores en una Serie o Índice dado.

Esta función explicará cómo podemos convertir la Serie pandas en Array numpy . Aunque es muy simple, pero el concepto detrás de esta técnica es muy singular. Porque sabemos que la serie tiene índice en la salida. Mientras que en arrays numpy solo tenemos elementos en las arrays numpy.

Sintaxis: Series.to_numpy()

Parámetros:
dtype: tipo de datos que estamos pasando como str.
copy: [bool, default False] Asegura que el valor devuelto no sea una vista en otra array.

Para obtener el enlace al archivo csv, haga clic en nba.csv

Código #1:

Cambiando la serie a una array numpy usando un método Series.to_numpy(). Recuerde siempre que cuando se trata de una gran cantidad de datos, primero debe limpiar los datos para obtener una alta precisión. Aunque en este código usamos los primeros cinco valores de la columna Peso usando el .head()método.

# importing pandas
import pandas as pd 
  
# reading the csv  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
     
data.dropna(inplace = True)
  
# creating series form weight column
gfg = pd.Series(data['Weight'].head())
  
# using to_numpy() function
print(type(gfg.to_numpy()))

Producción :

[180. 235. 185. 235. 238.]

 
Código #2:
En este código solo estamos dando los parámetros en el mismo código. Así que proporcionamos el dtype aquí.

# importing pandas
import pandas as pd 
  
# read csv file  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
     
data.dropna(inplace = True)
  
# creating series form weight column
gfg = pd.Series(data['Weight'].head())
  
# providing dtype
print(gfg.to_numpy(dtype ='float32'))

Producción :

[180. 235. 185. 235. 238.]

 
Código #3: Validación del tipo de array después de la conversión.

# importing pandas 
import pandas as pd 
  
# reading csv  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
     
data.dropna(inplace = True)
  
# creating series form weight column
gfg = pd.Series(data['Weight'].head())
  
# using to_numpy()
print(type(gfg.to_numpy()))

Producción :

<class 'numpy.ndarray'>