Python | Панды Series.get_values ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.get_values() function return an ndarray containing the underlying data of the given series object.

Syntax: Series.get_values()

Parameter : None

Returns : ndarray

Example #1: Use Series.get_values() function to return an array containing the underlying data of the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"]
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.get_values() function to return the underlying data of the given series object as an array.

# return an array
result = sr.get_values()
  
# Print the result
print(result)

Выход :


As we can see in the output, the Series.get_values() function has returned the given series object as an array.
 
Example #2 : Use Series.get_values() function to return an array containing the underlying data of the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range("2010-10-09", periods = 11, freq ="M")
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.get_values() function to return the underlying data of the given series object as an array.

# return an array
result = sr.get_values()
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.get_values() function has returned the given series object as an array.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.