बूलियन मान जैसे True &false और 1&0 का उपयोग पांडा डेटाफ़्रेम में अनुक्रमणिका के रूप में किया जा सकता है। वे आवश्यक रिकॉर्ड को फ़िल्टर करने में हमारी सहायता कर सकते हैं। नीचे दिए गए उदाहरणों में हम विभिन्न विधियों को देखेंगे जिनका उपयोग बूलियन अनुक्रमण संचालन करने के लिए किया जा सकता है।
बूलियन इंडेक्स बनाना
आइए एक गेम से डेटा का वर्णन करने वाले डेटा फ्रेम पर विचार करें। अलग-अलग दिनों में प्राप्त किए गए विभिन्न अंक एक शब्दकोश में उल्लिखित हैं। फिर हम इंडेक्सिंग मानों के रूप में सही और गलत का उपयोग करके डेटाफ्रेम पर एक इंडेक्स बना सकते हैं। फिर हम अंतिम डेटाफ़्रेम प्रिंट कर सकते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd
# dictionary
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) उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं
आउटपुट
Day points True Monday 31 False Tuesday 24 True Wednesday 16 False Thursday 11 True Friday 22
.loc का उपयोग करना[]
इस फ़ंक्शन का उपयोग उन रिकॉर्ड्स को फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है जिनमें एक विशिष्ट बूलियन मान होता है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम केवल वही रिकॉर्ड प्राप्त कर सकते हैं जहां बूलियन मान सत्य है।
उदाहरण
import pandas as pd
# dictionary
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)
print(df.loc[True]) उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं
आउटपुट
Day points True Monday 31 True Wednesday 16 True Friday 22
.ix का उपयोग करना[]
इस पद्धति में हम पूर्णांकों का उपयोग बूलियन मानों के रूप में भी करते हैं। इसलिए हम डेटाफ़्रेम में सही और गलत मानों को 1 और 0 में बदलते हैं। फिर उनका उपयोग रिकॉर्ड को फ़िल्टर करने के लिए करते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd
# dictionary
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)
print(df.ix[0]) उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:
आउटपुट
Day points 0 Wednesday 16 0 T hursday 11