पंडों के डेटाफ़्रेम से जटिल मानदंड के साथ चयन करना

पंडों के डेटाफ़्रेम के सभी कॉलम मानों की तुलना करने के लिए हम विभिन्न मानदंडों का उपयोग कर सकते हैं। हम तुलना संचालन जैसे df[col]<5, df[col]==10 . कर सकते हैं , आदि। उदाहरण के लिए, यदि हम मानदंड का उपयोग करते हैं df[col]>2 , तो यह कॉल से सभी मानों की जांच करेगा और तुलना करेगा कि वे 2 से अधिक हैं या नहीं। सभी कॉलम मानों के लिए, यदि शर्त है तो यह सही हो जाएगा, अन्यथा गलत। आइए एक उदाहरण लें और देखें कि यह कैसे किया जाता है।

कदम

• एक द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं, df ।
• इनपुट डेटाफ़्रेम प्रिंट करें, df ।
• एक कॉलम नाम के साथ एक वैरिएबल कॉलम को इनिशियलाइज़ करें।
• कुछ तुलना संचालन करें।
• परिणामस्वरूप डेटाफ़्रेम प्रिंट करें।

उदाहरण

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
     {
        "x": [5, 2, 7, 0],
        "y": [4, 7, 5, 1],
        "z": [9, 3, 5, 1]
     }
)
print "Input DataFrame is:\n", df

col = "x"
print "Elements > 5 in column ", col, ":\n", df[col] > 5
print "Elements == 5 in column ", col, ":\n", df[col] == 5

col = "y"
print "Elements < 5 in column ", col, ":\n", df[col] < 5
print "Elements != 5 in column ", col, ":\n", df[col] != 5

आउटपुट

Input DataFrame is:
   x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1

Elements > 5 in column x :
0  False
1  False
2  True
3  False
Name: x, dtype: bool

Elements == 5 in column x :
0  True
1  False
2  False
3  False
Name: x, dtype: bool

Elements < 5 in column y :
0  True
1  False
2  False
3  True
Name: y, dtype: bool

Elements != 5 in column y :
0  True
1  True
2  False
3  True
Name: y, dtype: bool