将系列转换为 numpy 数组 - Python

在 Python 中，pandas 库提供了一个叫做“Series”的类型，它是一种类似于数组的数据结构。Series 具有两个关键的属性：索引和值。索引是一个与值对应的标签，而值可以是任何可哈希的类型。我们可以使用 numpy 库中的数组来处理 Series，这样可以提供更好的计算性能。

将 Series 转换为 Numpy 数组

在 numpy 中，数组被定义为具有相同类型的元素的一个网格。我们可以使用 numpy 库的 array() 函数将 Series 转换为数组。下面是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 Series
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 将 Series 转换为数组
arr = np.array(ser)

print(arr)

输出结果：

[1 2 3 4]

使用 Numpy 数组进行计算

Numpy 数组支持许多与 Series 相同的操作，如索引和切片。此外，Numpy 数组还支持数学运算、逻辑运算等。下面是一些示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个 Series
ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
ser2 = pd.Series([5, 6, 7, 8])

# 将 Series 转换为数组
arr1 = np.array(ser1)
arr2 = np.array(ser2)

# 数组相加
add_arr = arr1 + arr2
print(add_arr)

# 数组相减
sub_arr = arr1 - arr2
print(sub_arr)

# 数组相乘
mul_arr = arr1 * arr2
print(mul_arr)

# 数组相除
div_arr = arr1 / arr2
print(div_arr)

# 逻辑运算
less_than_3_arr = arr1 < 3
print(less_than_3_arr)

输出结果：

[ 6  8 10 12]
[-4 -4 -4 -4]
[ 5 12 21 32]
[0.2        0.33333333 0.42857143 0.5       ]
[ True  True False False]

总结

使用 numpy 数组处理 Series 可以获得更好的计算性能，同时还支持类似于 Series 的操作。我们可以使用 array() 函数将 Series 转换为数组，然后使用 numpy 数组进行计算。