Python | Панды Series.get_values ()
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.