ट्रू और फॉल्स जैसे बूलियन मान और 1 और 0 को पांडा डेटाफ्रेम में इंडेक्स के रूप में उपयोग किया जा सकता है। वे आवश्यक रिकॉर्ड फ़िल्टर करने में हमारी मदद कर सकते हैं। नीचे दिए गए उदाहरणों में हम विभिन्न विधियों को देखेंगे जिनका उपयोग बूलियन इंडेक्सिंग ऑपरेशन करने के लिए किया जा सकता है।
बूलियन इंडेक्स बनाना
आइए एक डेटाफ्रेम पर विचार करें जो एक गेम के डेटा का वर्णन करता है। विभिन्न दिनों पर बनाए गए विभिन्न पॉइंट्स एक डिक्शनरी में उल्लिखित हैं। फिर हम ट्रू और फॉल्स का उपयोग इंडेक्सिंग मान के रूप में करके डेटाफ्रेम पर एक इंडेक्स बना सकते हैं। फिर हम अंतिम डेटाफ्रेम प्रिंट कर सकते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd
# डिक्शनरी
game = {'Day': ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
'points': [31, 24, 16, 11, 22]}
df = pd.DataFrame(game, index=[True, False, True, False, True])
print(df)
आउटपुट
Day points True Monday 31 False Tuesday 24 True Wednesday 16 False Thursday 11 True Friday 22
.loc[] का उपयोग
इस फ़ंक्शन का उपयोग उन रिकॉर्ड को फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है जिनका एक विशिष्ट बूलियन मान है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम केवल उन रिकॉर्ड्स को ला सकते हैं जहां बूलियन मान ट्रू है।
उदाहरण
import pandas as pd
# डिक्शनरी
game = {'Day': ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
'points': [31, 24, 16, 11, 22]}
df = pd.DataFrame(game, index=[True, False, True, False, True])
print(df.loc[True])
आउटपुट
Day points True Monday 31 True Wednesday 16 True Friday 22
.ix[] का उपयोग
इस विधि में हम पूर्णांकों को बूलियन मान के रूप में भी उपयोग करते हैं। इसलिए हम डेटाफ्रेम में ट्रू और फॉल्स मानों को 1 और 0 में बदलते हैं। फिर उनका उपयोग रिकॉर्ड फ़िल्टर करने के लिए करते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd
# डिक्शनरी
game = {'Day': ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
'points': [31, 24, 16, 11, 22]}
df = pd.DataFrame(game, index=[1, 1, 0, 0, 1])
print(df.ix[0])
आउटपुट
Day points 0 Wednesday 16 0 Thursday 11
निष्कर्ष
पांडा में बूलियन इंडेक्सिंग डेटा फ़िल्टरिंग को सरल बनाता है।
