পান্ডাস সিরিজ থেকে NumPy অ্যারে

Pandasa Sirija Theke Numpy A Yare



একটি NumPy অ্যারে হল এক ধরণের ডেটা স্ট্রাকচার যা একচেটিয়াভাবে একই ধরনের ডেটা নেয়। পান্ডাস সিরিজকে বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে একটি NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করা যেতে পারে যা আমরা এই নিবন্ধে ব্যবহার করব। এই কৌশলগুলি হল:

আমরা এই নির্দেশিকাতে এই পদ্ধতিগুলির প্রতিটির ব্যবহারিক বাস্তবায়ন অন্বেষণ করব।

উদাহরণ 1: Series.To_Numpy() পদ্ধতি ব্যবহার করা

একটি পান্ডাস সিরিজকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করার জন্য আমরা এই নির্দেশিকায় প্রথম যে পদ্ধতিটি ব্যবহার করব তা হল “Series.to_numpy()” ফাংশন। এই পদ্ধতিটি প্রদত্ত সিরিজের মানগুলিকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করে। আসুন পাইথন প্রোগ্রামের ব্যবহারিক সম্পাদনের সাথে এর কার্যকারিতা অন্বেষণ করি।







এই টিউটোরিয়ালে তৈরি করা নমুনা কোডগুলির সংকলনের জন্য আমরা 'স্পাইডার' টুল নির্বাচন করি। আমরা টুলটি চালু করি এবং স্ক্রিপ্ট শুরু করি। এই প্রোগ্রামটি কার্যকর করার জন্য মৌলিক প্রয়োজনীয়তা হল প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি লোড করা। এখানে, আমরা কিছু মডিউল নিযুক্ত করি যা 'পান্ডাস' টুলকিটের অন্তর্গত। সুতরাং, আমরা আমাদের প্রোগ্রামে পান্ডাস লাইব্রেরি আমদানি করি এবং 'pd' হিসাবে এটির জন্য একটি উপনাম তৈরি করি। 'pd' হিসাবে 'পান্ডা'-এর এই সংক্ষিপ্ত রূপটি স্ক্রিপ্টে ব্যবহার করা হয়েছে যেখানেই পান্ডাদের যেকোন পদ্ধতি অ্যাক্সেস করা প্রয়োজন।



লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করার পর, আমরা এই লাইব্রেরি থেকে একটি পদ্ধতি কল করি যা হল “pd.Series()”। এখানে, 'pd', যেমনটি পূর্বে চিহ্নিত করা হয়েছে, পান্ডাদের উপনাম এবং প্রোগ্রামটিকে বলতে ব্যবহৃত হয় যে এটি পান্ডাস থেকে একটি পদ্ধতি অ্যাক্সেস করে। যেখানে, 'সিরিজ' হল সেই কীওয়ার্ড যা প্রোগ্রামে সিরিজ তৈরির প্রক্রিয়া শুরু করে। 'pd.Series()' ফাংশনটি চালু করা হয়েছে এবং আমরা এটির জন্য মানগুলির একটি তালিকা নির্দিষ্ট করি৷ আমরা যে মানগুলি প্রদান করি তা হল “100”, “200”, “300”, “400”, “500”, “600”, “700”, “800”, “900”, এবং “1000”। এই তালিকার একটি লেবেলকে 'অঙ্ক' হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে আমরা 'নাম' প্যারামিটার ব্যবহার করি। 'সূচী' বৈশিষ্ট্যটি সূচী তালিকা নির্দিষ্ট করতে ব্যবহৃত হয় যা আমরা ডিফল্ট অনুক্রমিক সূচক তালিকার পরিবর্তে সন্নিবেশ করতে চাই। এটি “a”, “b”, “c”, “d”, “e”, “f”, “g”, “h”, “i”, এবং “j” গুলি সঞ্চয় করে। সিরিজ সঞ্চয় করার জন্য, আমরা একটি সিরিজ অবজেক্ট 'কাউন্টার' তৈরি করি। তারপর, 'print()' ফাংশন টার্মিনালে প্রিন্ট করে আউটপুট দেখতে সাহায্য করে।







সংজ্ঞায়িত সূচক তালিকা সহ আমাদের নতুন উত্পন্ন সিরিজ আউটপুট উইন্ডোতে প্রদর্শিত হয়।



এই সিরিজটিকে একটি NumPy অ্যারেতে পরিবর্তন করতে, আমরা 'Series.to_numpy()' পদ্ধতি ব্যবহার করি। 'কাউন্টার' সিরিজের নাম '.to_numpy()' ফাংশনের সাথে উল্লেখ করা হয়েছে। সুতরাং, এই ফাংশনটি 'কাউন্টার' সিরিজের মান নেয় এবং তাদের একটি NumPy অ্যারেতে রূপান্তরিত করে। এই ফাংশন থেকে জেনারেট হওয়া NumPy অ্যারে ধরে রাখতে, একটি 'output_array' ভেরিয়েবল তৈরি করা হয়। পরে, এটি 'প্রিন্ট()' পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রদর্শনে রাখা হয়।

রেন্ডার করা ছবি একটি অ্যারে দেখায়।

আসুন 'type()' ফাংশন ব্যবহার করে এর ধরন যাচাই করি। আমরা ভেরিয়েবলের নাম ইনপুট করি, 'type()' ফাংশনের ব্রেসগুলির মধ্যে NumPy অ্যারে সংরক্ষণ করি। তারপর, আমরা এই ফাংশনটিকে 'প্রিন্ট()' পদ্ধতিতে টাইপ প্রদর্শনের জন্য পাস করি।

এখানে, আউটপুট NumPy অ্যারে যাচাই করা হয়েছে কারণ নিম্নলিখিত চিত্রটি ক্লাসটিকে 'numpy.ndarray' হিসাবে দেখায়।

উদাহরণ 2: Series.Index.To_Numpy() পদ্ধতি ব্যবহার করা

সিরিজের মানগুলিকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করা ছাড়াও, আমরা সূচকটিকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করতে পারি। এই উদাহরণটি আমাদেরকে 'Series.index.to_numpy()' পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি সিরিজের সূচীকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর শিখতে সাহায্য করে।

এই প্রদর্শনের জন্য, আমরা পূর্ববর্তী চিত্রে তৈরি করা সিরিজটি ব্যবহার করি।

স্নিপ করা এই কোডের জেনারেট আউটপুট নিম্নলিখিত চিত্রে দেওয়া হয়েছে:

এখন, সিরিজের সূচী তালিকাকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করতে, আমরা “Series.index.to_numpy()” পদ্ধতি ব্যবহার করি।

'Series.index.to_numpy()' ফাংশন কল করা হয়. সিরিজের নাম “.index.to_numpy()” পদ্ধতিতে “কাউন্টার” হিসাবে সরবরাহ করা হয়েছে। এই পদ্ধতিটি 'কাউন্টার' সিরিজ থেকে সূচী নেয় এবং এটিকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করে। এখন, রূপান্তরিত NumPy অ্যারে সংরক্ষণ করতে, আমরা একটি 'স্টোরেজ' ভেরিয়েবল শুরু করি এবং এটিকে NumPy অ্যারেতে বরাদ্দ করি। অবশেষে, অর্জিত ফলাফল দেখতে, আমরা 'প্রিন্ট()' ফাংশন আহ্বান করি।

সিরিজের সূচী তালিকা এখন একটি NumPy অ্যারেতে রূপান্তরিত হয় এবং পাইথন কনসোলে উপস্থিত হয়।

অ্যারের ধরন যাচাইয়ের জন্য, আমরা 'টাইপ()' পদ্ধতি ব্যবহার করি এবং 'স্টোরেজ' ভেরিয়েবলটি পাস করি। 'মুদ্রণ' ফাংশন বিভাগ দেখতে নিযুক্ত করা হয়.

এটি আমাদের নিম্নলিখিত স্ন্যাপশটে প্রদত্ত শ্রেণির ধরন প্রদান করে:

উদাহরণ 3: Series.array প্রপার্টির সাথে Np.array() পদ্ধতি ব্যবহার করা

একটি সিরিজকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করার আরেকটি পদ্ধতি হল NumPy এর পদ্ধতি 'np.array()'। আমরা এই উদাহরণে 'Series.array' বৈশিষ্ট্যের সাথে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করি।

আমরা প্রথমে Pandas এবং NumPy লাইব্রেরি আমদানি করি। 'np' কে NumPy এর একটি উপনাম এবং 'pd' কে পান্ডাদের উপনাম হিসাবে তৈরি করা হয়েছে। আমরা NumPy লাইব্রেরি আমদানি করি কারণ “np.array()” পদ্ধতিটি এই লাইব্রেরির অন্তর্গত।

একটি পান্ডাস সিরিজ তৈরি করতে 'pd.Series()' পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। সিরিজের জন্য আমরা যে মানগুলি নির্দিষ্ট করি তা হল “আপেল”, “কলা”, “কমলা”, “আম”, “পীচ”, “স্ট্রবেরি” এবং “আঙ্গুর”। মানের এই তালিকার জন্য সংজ্ঞায়িত 'নাম' হল 'ফল' এবং 'সূচী' প্যারামিটারে সূচকের মানগুলি 'F1', 'F2', 'F3', 'F4', 'F5', 'F6' হিসাবে রয়েছে , 'F7'। এই সূচক তালিকাটি ডিফল্ট অনুক্রমিক তালিকার পরিবর্তে প্রদর্শিত হয়। সিরিজটি সিরিজ অবজেক্ট 'বাকেট' এ সংরক্ষণ করা হয় এবং 'প্রিন্ট()' ফাংশন ব্যবহার করে দেখা যায়।

নিম্নলিখিত স্ন্যাপশট নির্মিত সিরিজ দেখায়:

এখন, আমরা এই সিরিজটিকে প্রয়োজনীয় NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করি। 'np.array()' পদ্ধতি বলা হয়। এর বন্ধনীর মধ্যে, 'Series.array' বৈশিষ্ট্যটি পাস করা হয়েছে। এটি একটি NumPy অ্যারেতে সিরিজের মানগুলিকে সংশোধন করে। ফলাফল সংরক্ষণ করতে, আমাদের একটি 'মান' পরিবর্তনশীল আছে। সবশেষে, 'print()' NumPy অ্যারে প্রদর্শন করে।

সিরিজের মান থেকে উৎপন্ন NumPy অ্যারে এখানে উপস্থাপন করা হয়েছে।

অ্যারের ধরনটি যে NumPy তা নিশ্চিত করতে আমরা 'type()' পদ্ধতি ব্যবহার করি।

যাচাই সফল হয়েছে.

উদাহরণ 4: Series.Index.Array প্রপার্টির সাথে Np.Array() পদ্ধতি ব্যবহার করা

পূর্ববর্তী উদাহরণ থেকে সিরিজ ব্যবহার করে, আমরা এখন 'Series.index.array' বৈশিষ্ট্য সহ 'np.array()' পদ্ধতি ব্যবহার করে সিরিজের সূচীটিকে একটি NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করি।

'np.array()' পদ্ধতিটি চালু করা হয়েছে এবং 'Series.index.array' বৈশিষ্ট্যটি 'বাকেট' সিরিজের নাম দিয়ে পাস করা হয়েছে। 'Nump' ভেরিয়েবলটি ফলাফল ধরে রাখার জন্য এখানে রয়েছে। এবং 'প্রিন্ট()' ফাংশনটি স্ক্রিনে এটিকে চিত্রিত করে।

সূচক তালিকা একটি NumPy অ্যারেতে রূপান্তরিত হয়।

উদাহরণ 5: Series.Index.Values ​​প্রপার্টির সাথে Np.Array() পদ্ধতি ব্যবহার করা

আমরা যে শেষ পদ্ধতিটি ব্যবহার করি তা হল 'Series.index.values' বৈশিষ্ট্য সহ 'np.array()' পদ্ধতি।

'np.Series()' পদ্ধতিটি 'Series.index.values' বৈশিষ্ট্যের সাথে ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতি থেকে উৎপন্ন NumPy অ্যারে 'x' ভেরিয়েবলে স্থাপন করা হয় এবং টার্মিনালে প্রদর্শিত হয়।

ফলাফল নিম্নলিখিত দেখানো হয়:

উপসংহার

এই নিবন্ধে, আমরা একটি পান্ডাস সিরিজকে একটি NumPy অ্যারেতে পরিবর্তন করার জন্য পাঁচটি কৌশল নিয়ে আলোচনা করেছি। প্রথম দুটি চিত্র পান্ডাসে 'Series.to_numpy' পদ্ধতি ব্যবহার করে করা হয়েছিল। আমরা প্রথমে এই ফাংশনটি দিয়ে সিরিজের মান এবং তারপর সূচী তালিকাকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করেছি। পরবর্তী তিনটি উদাহরণ NumPy এর টুলকিট থেকে 'np.array()' পদ্ধতি ব্যবহার করেছে। সিরিজ এবং ইনডেক্স তালিকার মানকে NumPy অ্যারেতে রূপান্তর করতে আমরা এই ফাংশনে তিনটি বৈশিষ্ট্য পাস করেছি।