Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

Numpyを使用し、Pythonでインデックス値を明示的に渡すことでシリーズを作成するにはどうすればよいですか？

Numpy配列を使用して一連のデータ構造を作成し、「インデックス」の値を明示的に指定する方法を見てみましょう。

インデックスに値が指定されていない場合、0から始まるデフォルト値がシリーズの値に割り当てられます。

以下は例です-

例

import pandas as pd
import numpy as np
my_data = np.array(['ab','bc','cd','de', 'ef', 'fg','gh', 'hi'])
my_index = [3, 5, 7, 9, 11, 23, 45, 67]
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("This is series data structure created using Numpy array and specifying index values")
print(my_series)

出力

This is series data structure created using Numpy array and specifying index values
3   ab
5   bc
7   cd
9   de
11  ef
23  fg
45  gh
67  hi
dtype: object

説明

  • 必要なライブラリがインポートされ、使いやすいようにエイリアス名が付けられています。

  • 次のステップは、numpy配列構造を作成することです。

  • 次に、インデックスとして明示的に指定する必要がある値のリストが作成されます。

  • 「pandas」ライブラリにある「Series」関数には、以前に作成されたデータとインデックスリストがパラメータとして渡されます。

  • 出力はコンソールに表示されます。

注 −これは、一連のデータ構造を作成するときに、インデックスのカスタマイズされた値を指定できることを示しています。


  1. BokehとPythonを使用して垂直棒グラフを視覚化するにはどうすればよいですか？

    Bokehは、データの視覚化に役立つPythonパッケージです。これはオープンソースプロジェクトです。 Bokehは、HTMLとJavaScriptを使用してプロットをレンダリングします。これは、Webベースのダッシュボードでの作業中に役立つことを示しています。 Bokehは、NumPy、Pandas、およびその他のPythonパッケージと組み合わせて簡単に使用できます。インタラクティブなプロットやダッシュボードなどを作成するために使用できます。 BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用され

  2. matplotlibとPythonを使用して、複数のプロットを同じ図にプロットするにはどうすればよいですか？

    Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。 データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できま