Matriz de pandas para dataframe

Este tutorial de pandas ensinará como transformar uma matriz Numpy em um objeto de quadro de dados de pandas. Os valores em múltiplas dimensões podem ser armazenados usando matrizes multidimensionais. Uma matriz 3D pode ser comparada a um cubo enquanto uma matriz em duas dimensões pode ser comparada a uma matriz.

Os pandas.O construtor dataframe () é usado para converter uma matriz Numpy, semelhante à conversão de um dicionário.

Sintaxe:

Dataframe_object = pandas.Dataframe (numpy_array, index = ['a', 'b'], colunas = ['num', 'chr']))

Parâmetros:

1. O primeiro parâmetro, dados, é o único necessário. A matriz, necessária para se transformar em um quadro de dados, agora é colocada aqui.
2. Índice: Este é um índice ou um índice semelhante ao matriz. Se não usarmos este parâmetro, o RangeIndex será usado por padrão.
3. colunas: Estes são rótulos para as colunas em um índice ou quadro de dados do tipo matriz. Novamente, RangeIndex (0, 1, 2,…, n) é usado por padrão se não usarmos este argumento.

Exemplo 1:

Vamos ter uma matriz Numpy chamada "Real" com 5 linhas e convertê -la em DataFrame passando a matriz Numpy.

Importar pandas
importar numpy
# Considere a matriz Numpy
real = Numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Loom da mão", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Caso ", 3000]])
print ("Numpy Array:", real, "\ n")
# Converta a matriz acima para o quadro de dados de pandas
convertido = pandas.DataFrame (real)
# Exiba o quadro de dados convertido
Imprimir (convertido)

Saída:

Explicação:
Depois de se converter para o quadro de dados de pandas, os índices são [0,1,2,3,4] e as colunas são [0,1,2].

Exemplo 2: Com o parâmetro de colunas

Agora, passamos os nomes das colunas para o DataFrame junto com a matriz Numpy.

Importar pandas
importar numpy
# Considere a matriz Numpy
real = Numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Loom da mão", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Caso ", 3000]])
# Converta a matriz acima no quadro de dados do Pandas por nomes de colunas de passign
convertido = pandas.Dataframe (real, colunas = ['id', 'trabalho', 'salários']))
# Exiba o quadro de dados convertido
Imprimir (convertido)

Saída:

Explicação:
Agora, você pode ver os nomes das colunas no quadro de dados convertido. Eles são ["id", "trabalho", "salários"].

Exemplo 3: com parâmetro de índice

Agora, passamos os valores do índice, índice = ['Pessoa 1', 'Pessoa 2', 'Pessoa 3', 'Pessoa 4', 'Pessoa 5'], para o DataFrame junto com a matriz Numpy ao parâmetro de índice.

Importar pandas
importar numpy
# Considere a matriz Numpy
real = Numpy.Array ([[1, "Cooking", 200], [2, "Music", 3004], [3, "Loom da mão", 1000], [4, "Hand Loom", 2000], [5, "Caso ", 3000]])
# Converta a matriz acima no quadro de dados do Pandas, adicionando índice
convertido = pandas.Dataframe (real, colunas = ['id', 'trabalho', 'salários'], index = ['pessoa 1', 'pessoa 2', 'pessoa 3', 'pessoa 4', 'pessoa 5'])
# Exiba o quadro de dados convertido
Imprimir (convertido)

Saída:

Explicação:
Anteriormente, os índices eram [0,1,2,3,4]. Agora, você pode ver os índices para cada linha.

Exemplo 4: converta uma linha específica

Vamos ter uma matriz Numpy com 2 linhas e converter apenas a primeira linha para o quadro de dados do Pandas.

Importar pandas
importar numpy
# Considere a matriz Numpy
real = Numpy.Array ([["Health_Clinic", "Delhi", 522554], ["Medi View", "France", 434456]])
# Converta apenas a primeira linha da matriz Numpy no DataFrame
convertido = pandas.DataFrame ([real [0]], colunas = ['hospital', 'endereço', 'pincode'], index = ['h1']))
# Exiba o quadro de dados convertido
Imprimir (convertido)

Saída:

Explicação:
Aqui, precisamos passar o chapéu de índice de linha deve ser convertido para a matriz Numpy.
Para converter apenas a primeira linha para o quadro de dados, precisamos passar o índice como 0.

Conclusão

Você aprendeu a converter uma matriz em um quadro de dados neste tutorial de pandas. Você estudou pela primeira vez sobre os objetos do quadro de dados de pandas e matrizes Numpy. A sintaxe e a classe DataFrame, que podemos utilizar para gerar os objetos do quadro de dados, foram discutidos. Em seguida, analisamos três instâncias em que transformamos as matrizes Numpy em Pandas DataFrames.