عند مواجهتك لهذا التحدي، يبدو أنك تسعى إلى تحويل مصفوفة ثنائية الأبعاد من NumPy إلى سلسلة في Pandas دون استخدام DataFrame. وهذا يمكن أن يكون طلبًا مشروعًا في بعض الحالات، خاصةً عندما تحتاج إلى تمثيل البيانات بشكل مستقل لكل صف أو عمود. فيما يلي الطرق الممكنة لتحقيق ذلك:
الطريقة الأولى تتضمن استخدام مكتبة Pandas مباشرة بطريقة مشابهة للحل الذي قدمته، لكن بأسلوب أكثر تنظيماً وفعالية. يمكنك استخدام الدالة apply
لتحويل كل صف في المصفوفة إلى قيمة في سلسلة. اليك كيفية تنفيذ ذلك:
-
إنشاء صفحة فوقية شفافة في Ionic 222/03/2024
-
تحسين الأعمدة في سطر Perl23/02/2024
pythonimport pandas as pd
import numpy as np
# إنشاء المصفوفة
a = np.zeros((5, 2))
# تحويل المصفوفة إلى سلسلة باستخدام apply واستخدام lambda function لتحويل كل صف إلى قيمة في السلسلة
s = pd.Series([row.tolist() for row in a])
# الطباعة
print(s)
الطريقة الثانية تنطوي على استخدام numpy.ravel
لتسطير المصفوفة ثم تحويلها إلى سلسلة، ولكن هذا الأسلوب قد يختلف في تنسيق البيانات قليلاً:
pythonimport pandas as pd
import numpy as np
# إنشاء المصفوفة
a = np.zeros((5, 2))
# تسطير المصفوفة وتحويلها إلى سلسلة
s = pd.Series(a.ravel())
# إعادة تشكيل السلسلة لتناسب الأبعاد الأصلية
s = s.apply(lambda x: [x]*a.shape[1])
# الطباعة
print(s)
باستخدام أي من هذه الطرق، يمكنك تحويل المصفوفة ثنائية الأبعاد إلى سلسلة في Pandas بسهولة وفعالية. قم باختيار الطريقة التي تتناسب مع احتياجاتك وتفضيلاتك في التنسيق.
المزيد من المعلومات
بالطبع، إليك المزيد من المعلومات حول كل من الطرق المذكورة:
-
استخدام
apply
معtolist()
:- هذه الطريقة تستخدم دالة
apply
لتطبيق دالةtolist()
على كل صف في المصفوفة. - يتم تحويل كل صف إلى قائمة باستخدام
tolist()
، ثم يتم بناء سلسلة من هذه القوائم. - هذا الأسلوب يعتبر واضحًا وسهل الفهم ولكنه قد يكون أقل فعالية بالنسبة لبعض الحالات حيث يتطلب تحويل الصفوف إلى قوائم إضافية.
- هذه الطريقة تستخدم دالة
-
استخدام
ravel
معapply
:- في هذه الطريقة، يتم استخدام
numpy.ravel
لتسطير المصفوفة إلى مصفوفة واحدة. - يتم تحويل المصفوفة المسطرة إلى سلسلة مباشرة باستخدام
pd.Series
. - يتم بعد ذلك استخدام
apply
مع دالة lambda لإعادة تشكيل السلسلة لتتناسب مع الأبعاد الأصلية للمصفوفة. - هذا الأسلوب يوفر التحويل المباشر إلى سلسلة ولكن قد يكون أكثر تعقيدًا في الإعادة التشكيل بسبب استخدام
apply
.
- في هذه الطريقة، يتم استخدام
باختيار أحد هذين الأسلوبين، يمكنك تنفيذ المهمة بنجاح وفقًا لاحتياجاتك وتفضيلاتك. استمر في الاستفادة من مكتبات NumPy وPandas لتحليل البيانات وتحويلها بين تنسيقات مختلفة بكل سهولة وفعالية.