پانڈا سیریز سے NumPy سرنی

• Series.to_numpy()
• Series.index.to_numpy()
• np.array(Series.array)
• np.array(Series.index.array)
• np.array(Series.index.values)

ہم اس گائیڈ میں ان طریقوں میں سے ہر ایک کے عملی نفاذ کا جائزہ لیں گے۔

مثال 1: Series.To_Numpy() طریقہ استعمال کرنا

پہلا طریقہ جسے ہم اس گائیڈ میں استعمال کریں گے پانڈاس سیریز کو NumPy سرنی میں تبدیل کرنے کے لیے 'Series.to_numpy()' فنکشن ہے۔ یہ طریقہ فراہم کردہ سیریز کی اقدار کو NumPy صف میں تبدیل کرتا ہے۔ آئیے Python پروگرام کے عملی نفاذ کے ساتھ اس کے کام کاج کو دریافت کریں۔

ہم نمونہ کوڈز کی تالیف کے لیے 'اسپائیڈر' ٹول کا انتخاب کرتے ہیں جو اس ٹیوٹوریل میں تیار کیے جائیں گے۔ ہم ٹول لانچ کرتے ہیں اور اسکرپٹ شروع کرتے ہیں۔ اس پروگرام کے نفاذ کے لیے بنیادی ضرورت ضروری پیکجوں کو لوڈ کرنا ہے۔ یہاں، ہم کچھ ماڈیول استعمال کرتے ہیں جو 'پانڈا' ٹول کٹ سے تعلق رکھتے ہیں۔ لہذا، ہم اپنے پروگرام میں پانڈاس لائبریری کو درآمد کرتے ہیں اور اس کے لیے 'pd' کے طور پر ایک عرف بناتے ہیں۔ 'پانڈا' کا یہ مخفف بطور 'pd' اسکرپٹ میں استعمال ہوتا ہے جہاں بھی پانڈوں کے کسی بھی طریقہ تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے۔

لائبریری کو درآمد کرنے کے بعد، ہم اس لائبریری سے صرف ایک طریقہ نکالتے ہیں جو ہے 'pd.Series()'۔ یہاں، 'pd'، جیسا کہ پہلے شناخت کیا گیا ہے، پانڈوں کا عرف ہے اور پروگرام کو یہ بتانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ یہ پانڈوں سے کسی طریقہ تک رسائی حاصل کرتا ہے۔ جبکہ، 'سیریز' وہ کلیدی لفظ ہے جو پروگرام میں سیریز بنانے کے عمل کو شروع کرتا ہے۔ 'pd.Series()' فنکشن کی درخواست کی گئی ہے اور ہم اس کے لیے اقدار کی فہرست بتاتے ہیں۔ جو قدریں ہم فراہم کرتے ہیں وہ ہیں '100'، '200'، '300'، '400'، '500'، '600'، '700'، '800'، '900'، اور '1000'۔ ہم 'نام' پیرامیٹر کا استعمال کرتے ہیں تاکہ اس فہرست کے لیبل کو 'ہدوں' کے طور پر درجہ بندی کریں۔ 'انڈیکس' وصف کا استعمال اشاریہ کی فہرست کی وضاحت کے لیے کیا جاتا ہے جسے ہم پہلے سے طے شدہ ترتیب وار اشاریہ کی فہرست کے بجائے داخل کرنا چاہتے ہیں۔ یہ ان اقدار کو اسٹور کرتا ہے جو کہ 'a'، 'b'، 'c'، 'd'، 'e'، 'f'، 'g'، 'h'، 'i' اور 'j' ہیں۔ سیریز کو ذخیرہ کرنے کے لیے، ہم ایک سیریز آبجیکٹ 'کاؤنٹر' بناتے ہیں۔ پھر، 'print()' فنکشن ہمیں ٹرمینل پر پرنٹ کرکے آؤٹ پٹ دیکھنے میں مدد کرتا ہے۔

وضاحتی اشاریہ کی فہرست کے ساتھ ہماری نئی تیار کردہ سیریز آؤٹ پٹ ونڈو پر دکھائی جاتی ہے۔

اس سیریز کو NumPy صف میں تبدیل کرنے کے لیے، ہم 'Series.to_numpy()' طریقہ استعمال کرتے ہیں۔ سیریز 'کاؤنٹر' کے نام کا ذکر '.to_numpy()' فنکشن کے ساتھ کیا گیا ہے۔ لہذا، یہ فنکشن سیریز 'کاؤنٹر' کی قدریں لیتا ہے اور انہیں NumPy صف میں تبدیل کرتا ہے۔ اس فنکشن سے پیدا ہونے والی NumPy اری کو رکھنے کے لیے، ایک 'output_array' متغیر تیار کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد، اسے 'پرنٹ()' طریقہ استعمال کرکے ڈسپلے پر رکھا جاتا ہے۔

پیش کردہ تصویر ایک صف دکھاتی ہے۔

آئیے 'type()' فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے اس کی قسم کی تصدیق کریں۔ ہم 'type()' فنکشن کے منحنی خطوط وحدانی کے درمیان NumPy اری کو اسٹور کرتے ہوئے، متغیر کا نام درج کرتے ہیں۔ پھر، ہم قسم کو ظاہر کرنے کے لیے اس فنکشن کو 'print()' طریقہ میں منتقل کرتے ہیں۔

یہاں، آؤٹ پٹ NumPy اری کی تصدیق ہو جاتی ہے کیونکہ درج ذیل تصویر کلاس کو 'numpy.ndarray' کے طور پر دکھاتی ہے۔

مثال 2: Series.Index.To_Numpy() طریقہ استعمال کرنا

سیریز کی قدروں کو NumPy سرنی میں تبدیل کرنے کے علاوہ، ہم انڈیکس کو NumPy سرنی میں بھی تبدیل کر سکتے ہیں۔ یہ مثال ہمیں 'Series.index.to_numpy()' طریقہ کا استعمال کرتے ہوئے سیریز کے انڈیکس کو NumPy سرنی میں تبدیل کرنے میں مدد کرتی ہے۔

اس مظاہرے کے لیے، ہم وہ سلسلہ استعمال کرتے ہیں جو ہم نے پچھلی مثال میں بنائی تھی۔

اس کوڈ کو جوڑا گیا اس کا پیدا کردہ آؤٹ پٹ مندرجہ ذیل مثال میں دیا گیا ہے۔

اب، سیریز کی انڈیکس لسٹ کو NumPy صف میں تبدیل کرنے کے لیے، ہم 'Series.index.to_numpy()' طریقہ استعمال کرتے ہیں۔

'Series.index.to_numpy()' فنکشن کال پر رکھا جاتا ہے۔ سیریز کا نام '.index.to_numpy()' طریقہ کے ساتھ 'کاؤنٹر' کے طور پر فراہم کیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ 'کاؤنٹر' سیریز سے انڈیکس لیتا ہے اور اسے NumPy صف میں تبدیل کرتا ہے۔ اب، تبدیل شدہ NumPy سرنی کو ذخیرہ کرنے کے لیے، ہم ایک 'اسٹوریج' متغیر شروع کرتے ہیں اور اسے NumPy سرنی کو تفویض کرتے ہیں۔ آخر میں، حاصل شدہ نتیجہ دیکھنے کے لیے، ہم 'print()' فنکشن کو استعمال کرتے ہیں۔

سیریز کی انڈیکس لسٹ اب NumPy سرنی میں تبدیل ہو گئی ہے اور Python کنسول پر موجود ہے۔

صف کی قسم کی تصدیق کے لیے، ہم 'type()' طریقہ استعمال کرتے ہیں اور 'storage' متغیر کو اس میں منتقل کرتے ہیں۔ زمرہ دیکھنے کے لیے 'پرنٹ' فنکشن کا استعمال کیا جاتا ہے۔

اس سے ہمیں درج ذیل اسنیپ شاٹ میں فراہم کردہ کلاس کی قسم ملتی ہے:

مثال 3: Np.array() طریقہ کو Series.array پراپرٹی کے ساتھ استعمال کرنا

سیریز کو NumPy سرنی میں تبدیل کرنے کا ایک اور طریقہ NumPy کا طریقہ 'np.array()' ہے۔ ہم اس طریقہ کو اس مثال میں 'Series.array' پراپرٹی کے ساتھ استعمال کرتے ہیں۔

ہم سب سے پہلے پانڈوں اور NumPy لائبریریوں کو درآمد کرتے ہیں۔ 'np' کو NumPy اور 'pd' کو پانڈوں کے عرف کے طور پر ایک عرف بنایا گیا ہے۔ ہم NumPy لائبریری درآمد کرتے ہیں کیونکہ 'np.array()' طریقہ اس لائبریری سے تعلق رکھتا ہے۔

پانڈاس سیریز بنانے کے لیے 'pd.Series()' طریقہ استعمال کیا جاتا ہے۔ سیریز کے لیے جو قدریں ہم بیان کرتے ہیں وہ ہیں 'ایپل'، 'کیلا'، 'اورنج'، 'مینگو'، 'آڑو'، 'اسٹرابیری'، اور 'انگور'۔ اقدار کی اس فہرست کے لیے بیان کردہ 'نام' ہے 'پھل' اور 'انڈیکس' پیرامیٹر میں انڈیکس کی قدریں ہیں جیسے 'F1'، 'F2'، 'F3'، 'F4'، 'F5'، 'F6' ، 'F7'۔ یہ انڈیکس فہرست پہلے سے طے شدہ ترتیب وار فہرست کے بجائے ظاہر ہوتی ہے۔ سیریز کو سیریز آبجیکٹ 'Bucket' میں محفوظ کیا جاتا ہے اور 'print()' فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے دیکھا جاتا ہے۔

مندرجہ ذیل سنیپ شاٹ تعمیر شدہ سیریز کو دکھاتا ہے:

اب، ہم اس سیریز کو مطلوبہ NumPy صف میں تبدیل کرتے ہیں۔ 'np.array()' طریقہ کہا جاتا ہے۔ اس کے قوسین کے اندر، 'Series.array' پراپرٹی کو پاس کیا جاتا ہے۔ یہ سیریز کی اقدار کو NumPy صف میں تبدیل کرتا ہے۔ نتیجہ کو محفوظ رکھنے کے لیے، ہمارے پاس 'ویلیو' متغیر ہے۔ آخر میں، 'print()' NumPy صف دکھاتا ہے۔

سیریز کی اقدار سے تیار کردہ NumPy سرنی یہاں پیش کی گئی ہے۔

ہم اس بات کی تصدیق کے لیے 'type()' طریقہ استعمال کرتے ہیں کہ ارے کی قسم NumPy ہے۔

تصدیق کامیاب ہو گئی۔

مثال 4: Np.Array() طریقہ کو Series.Index.Array پراپرٹی کے ساتھ استعمال کرنا

پچھلی مثال سے سیریز کا استعمال کرتے ہوئے، اب ہم 'Series.index.array' پراپرٹی کے ساتھ 'np.array()' طریقہ استعمال کرتے ہوئے سیریز کے انڈیکس کو NumPy سرنی میں تبدیل کرتے ہیں۔

'np.array()' طریقہ استعمال کیا جاتا ہے اور 'Series.index.array' پراپرٹی کو سیریز کے نام 'بکٹ' کے ساتھ منتقل کیا جاتا ہے۔ نتیجہ رکھنے کے لیے 'Nump' متغیر یہاں ہے۔ اور 'print()' فنکشن اسکرین پر اس کی وضاحت کرتا ہے۔

انڈیکس کی فہرست NumPy صف میں تبدیل ہو گئی ہے۔

مثال 5: Np.Array() طریقہ کو Series.Index.Values ​​پراپرٹی کے ساتھ استعمال کرنا

آخری طریقہ جسے ہم استعمال کرتے ہیں وہ 'Series.index.values' پراپرٹی کے ساتھ 'np.array()' طریقہ ہے۔

'np.Series()' طریقہ 'Series.index.values' پراپرٹی کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے۔ اس طریقہ سے تیار کردہ NumPy ارے کو 'x' متغیر میں رکھا جاتا ہے اور ٹرمینل پر ظاہر کیا جاتا ہے۔

نتیجہ درج ذیل میں دکھایا گیا ہے:

نتیجہ

اس مضمون میں، ہم نے پانڈا سیریز کو NumPy صف میں تبدیل کرنے کے لیے پانچ تکنیکوں پر تبادلہ خیال کیا۔ پہلی دو مثالیں پانڈوں میں 'Series.to_numpy' طریقہ استعمال کرتے ہوئے کی گئیں۔ ہم نے اس فنکشن کے ساتھ پہلے سیریز کی اقدار اور پھر انڈیکس لسٹ کو NumPy اری میں تبدیل کیا۔ اگلی تین مثالوں میں NumPy کی ٹول کٹ سے 'np.array()' طریقہ استعمال کیا گیا۔ ہم نے سیریز اور انڈیکس کی فہرست کی قدروں کو NumPy سرنی میں تبدیل کرنے کے لیے اس فنکشن میں تین خصوصیات پاس کیں۔