Python | Панды Series.ravel ()
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.ravel() function returns the flattened underlying data as an ndarray.
Syntax: Series.ravel(order=’C’)
Parameter : order
Returns : ndarray
Example #1: Use Series.ravel() function to return the elements of the given Series object as an ndarray.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) # Create the Indexindex_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"] # set the indexsr.index = index_ # Print the seriesprint(sr) |
Выход :
Now we will use Series.ravel() function to return the underlying data of the given Series object as an ndarray.
# return an ndarrayresult = sr.ravel() # Print the resultprint(result) |
Выход :
As we can see in the output, the Series.ravel() function has returned the an ndarray containing the data of the given series object.
Example #2: Use Series.ravel() function to return the elements of the given Series object as an ndarray.
Выход :
Now we will use Series.ravel() function to return the underlying data of the given Series object as an ndarray.
# return an ndarrayresult = sr.ravel() # Print the resultprint(result) |
Выход :
As we can see in the output, the Series.ravel() function has returned the an ndarray containing the data of the given series object.
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.