बूलियन इंडेक्सिंग हमें बूलियन वेक्टर का उपयोग करके डेटाफ्रेम से डेटा का चयन करने में मदद करता है। बूलियन इंडेक्सिंग का उपयोग करने के लिए हमें बूलियन इंडेक्स वाले डेटाफ्रेम की आवश्यकता होती है। आइए देखें कि बूलियन इंडेक्सिंग कैसे प्राप्त करें।
- डेटा का शब्दकोश बनाएं।
- इसे एक वेक्टर के रूप में बूलियन इंडेक्स के साथ डेटाफ़्रेम ऑब्जेक्ट में कनवर्ट करें।
- अब, बूलियन इंडेक्सिंग का उपयोग करके डेटा एक्सेस करें।
एक विचार प्राप्त करने के लिए नीचे दिया गया उदाहरण देखें।
उदाहरण
import pandas as pd
# data
data = {
'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],
'Age': [19, 20, 19]
}
# creating a DataFrame with boolean index vector
data_frame = pd.DataFrame(data, index = [True, False, True])
print(data_frame) आउटपुट
यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
Name Age True Hafeez 19 False Srikanth 20 True Rakesh 19
अब, हम बूलियन को loc[], iloc[], ix[] विधियों में पास करके DataFrame तक पहुंच सकते हैं। आइए उन सभी को देखें।
उदाहरण
# accessing using .loc() print(data_frame.loc[True])
आउटपुट
यदि उपरोक्त कोड चलाएँ, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
Name Age True Hafeez 19 True Rakesh 19
उदाहरण
# accessing using .iloc() print(data_frame.iloc[1]) # iloc methods takes only integers so, we are passing 1 i nsted of True. Both are same.
आउटपुट
यदि उपरोक्त कोड चलाएँ, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
Name Srikanth Age 20 dtype: object
उदाहरण
# accessing using .ix[] # we can pass both boolean or integer values to .ix[] print(data_frame.ix[True]) print() print(data_frame.ix[1])में पास कर सकते हैं।
आउटपुट
उपरोक्त कोड को चलाने पर आपको निम्न परिणाम प्राप्त होंगे।
Name Age True Hafeez 19 True Rakesh 19 Name Srikanth Age 20 dtype: object
बूलियन इंडेक्स का उपयोग करने का दूसरा तरीका बूलियन वेक्टर को सीधे डेटाफ़्रेम में पास करना है। यह सभी पंक्तियों को सही मान के साथ प्रिंट करेगा। आइए एक उदाहरण देखें।
उदाहरण
import pandas as pd
# data
data = {
'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],
'Age': [19, 20, 19]
}
# creating a DataFrame with boolean index vector
data_frame = pd.DataFrame(data)
print(data_frame) आउटपुट
यदि उपरोक्त कोड चलाएँ, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
Name Age 0 Hafeez 19 1 Srikanth 20 2 Rakesh 19
अब, हम डेटा तक पहुंचने के लिए बूलियन वेक्टर को डेटाफ़्रेम में पास कर सकते हैं।
उदाहरण
# passing boolean vector to data_frame index print(data_frame[[True, True, False]])
आउटपुट
यदि उपरोक्त कोड चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे। हमें केवल वही पंक्ति मिली है जो सत्य है।
Name Age 0 Hafeez 19 1 Srikanth 20
निष्कर्ष
अगर आपको बूलियन इंडेक्स के बारे में कोई संदेह है, तो मुझे कमेंट सेक्शन में बताएं।