Pandas DataFrame ne() Metode

Denne artikel introducerer og udforsker ne() metoden i Pandas DataFrame-biblioteket. Vi vil se på dens syntax, anvendelse og funktioner inden for datahåndtering og -analyse.

Introduktion til ne() metoden

ne() metoden i Pandas DataFrame står for not equals og bruges til at sammenligne elementer i en dataframe og returnere en boolsk serie med værdier, der angiver, om elementerne er forskellige. Metoden kan bruges til at evaluere ensartethed eller forskelle mellem forskellige kolonner eller rækker i en dataframe.

Den grundlæggende syntax til ne() metoden er som følger:

df.ne(other, axis=columns, level=None)

df– den pågældende dataframe, hvor metoden anvendes
other– den sammenlignende værdi eller dataframe, som df skal sammenlignes med
axis(valgfrit) – angiver, om sammenligningen skal udføres på tværs af rækker (rows) eller kolonner (columns)
level(valgfrit) – specifikkerer niveauer i flerindeksede dataframe-objekter, hvor sammenligningen skal udføres

Lad os nu udforske nogle af funktionerne og anvendelserne af ne() metoden.

Sammenligning af DataFrame-kolonner

Et almindeligt anvendelsesområde for ne() metoden er at sammenligne værdier i forskellige kolonner i en dataframe. Vi kan bruge metoden til at evaluere, om to kolonner har forskellige værdier for hver række. Her er et eksempel:

df = pd.DataFrame({Kolonne1: [1, 2, 3, 4], Kolonne2: [1, 2, 5, 6]}) ne_result = df[Kolonne1].ne(df[Kolonne2]) print(ne_result)

I ovenstående eksempel sammenligner vi to kolonner, Kolonne1 og Kolonne2, og opretter en boolsk serie ne_result, der angiver, om de to kolonner ikke er ens for hver række. Resultatet udskrives ved hjælp af print() funktionen. Dette vil give os følgende udskrift:

0 False 1 False 2 True 3 True dtype: bool

Vi kan se, at de to kolonner er ens for de første to rækker, men forskellige for de sidste to rækker. Resultatet repræsenterer en boolsk serie med værdier, der angiver, om de to kolonner er ens eller forskellige for hver række.

Sammenligning af DataFrame-rækker

ne() metoden kan også bruges til at sammenligne rækker i en dataframe. Dette er nyttigt, når vi vil identificere forskelle mellem rækkerne. Her er et eksempel:

df = pd.DataFrame({Kolonne1: [3, 2, 1], Kolonne2: [1, 2, 3]}) ne_result = df.loc[0].ne(df.loc[1]) print(ne_result)

I ovenstående eksempel sammenligner vi rækkerne 0 og 1 af dataframe df og opretter en boolsk serie ne_result, der angiver, om rækkerne ikke er ens. Resultatet udskrives ved hjælp af print() funktionen. Dette vil give os følgende udskrift:

Kolonne1 True Kolonne2 False dtype: bool

Vi kan se, at rækkerne er forskellige i Kolonne1 for rækkerne 0 og 1, men ens for Kolonne2. Resultatet repræsenterer en boolsk serie med værdier, der angiver, om rækkerne er ens eller forskellige for hver kolonne.

Opsummering

I denne artikel har vi udforsket ne() metoden i Pandas DataFrame-biblioteket. Vi har set, hvordan metoden kan bruges til at sammenligne værdier mellem kolonner og rækker i en dataframe og oprette en boolsk serie, der angiver, om elementerne er forskellige. Ved at bruge metoden kan vi identificere forskelle mellem data og foretage analyser baseret på disse forskelle.

ne() metoden er en nyttig funktion inden for datahåndtering og -analyse, der kan hjælpe os med at identificere og evaluere forskelle i vores data. Ved at kombinere denne metode med andre funktioner i Pandas DataFrame-biblioteket kan vi få mere dybdegående indsigt og viden om vores datasæt.

Lær mere om ne() metoden og dens forskellige anvendelsesmuligheder i Pandas dokumentationen eller ved at eksperimentere med og udforske den i dine egne projekter.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er betydningen af ne () -metoden i Pandas DataFrame?

ne() er en metode i Pandas DataFrame, der bruges til at sammenligne elementer i en DataFrame med en angivet værdi og returnere et boolsk array. Det står for not equal og returnerer True, hvis værdierne er forskellige og False, hvis de er ens.

Hvordan bruges ne () -metoden i Pandas DataFrame?

ne() -metoden bruges ved at kalde den på en Pandas DataFrame sammen med den værdi, du vil sammenligne med. For eksempel kan du bruge det til at finde alle rækker i en DataFrame, hvor en bestemt kolonneværdi er forskellig fra en given værdi.

Hvordan returnerer ne () -metoden resultaterne?

ne() -metoden returnerer et boolsk array af samme størrelse som den oprindelige DataFrame. Hvert element i arrayet angiver, om den tilsvarende værdi i DataFrame er forskellig fra den angivne værdi eller ej.

Kan ne () -metoden bruges til at sammenligne flere kolonner samtidigt i en DataFrame?

Ja, det er muligt at bruge ne () -metoden til at sammenligne flere kolonner samtidigt i en DataFrame. Du kan bruge den til at identificere rækker, hvor værdierne i flere kolonner er forskellige fra bestemte værdier.

Er ne () -metoden case sensitiv?

Nej, ne () -metoden er ikke case sensitiv. Det betyder, at det ignorerer forskelle i store og små bogstaver, når det sammenligner værdierne i en DataFrame.

Hvad sker der, hvis der er manglende værdier i DataFrame, når man bruger ne () -metoden?

Hvis der er manglende værdier i DataFrame, når man bruger ne () -metoden, vil resultaterne også være manglende. Manglende værdier betragtes som forskellige fra enhver værdi, inklusive sig selv, når der udføres sammenligninger.

Kan ne () -metoden bruges til tekstlige værdier i en DataFrame?

Ja, ne () -metoden kan bruges til at sammenligne tekstlige værdier i en DataFrame. Det vil returnere True, hvis teksten er forskellig, og False, hvis den er ens.

Kan ne () -metoden bruges til numeriske værdier i en DataFrame?

Ja, ne () -metoden kan også bruges til at sammenligne numeriske værdier i en DataFrame. Det vil returnere True, hvis tallene er forskellige, og False, hvis de er ens.

Hvordan kan ne () -metoden bruges til at filtrere rækker i en DataFrame?

ne () -metoden kan bruges sammen med indeksering af DataFrame til at vælge rækker, der ikke opfylder en bestemt betingelse. Ved at bruge det kan du oprette en ny DataFrame med kun de ønskede rækker.

Kan ne () -metoden bruges til at sammenligne to forskellige DataFrames?

Ja, ne () -metoden kan også bruges til at sammenligne to forskellige DataFrames. Ved at sammenligne to DataFrames med ne () -metoden får du et boolsk DataFrame, der angiver, hvilke værdier der er forskellige mellem de to DataFrames.

Andre populære artikler: Python math.floor() Metoden • C For Loop • Python Fil tell() Metoden • PHP Stream Funktioner • HTML noframes tagget: En omfattende guide til korrekt brug og implementering • Pandas DataFrame apply() Metoden • CSS padding-inline property • Introduction to Git and {{title}} • Python String partition() Metoden • Node.js path.basename() Metode • Introduktion • Java Print/Vis Variabler • HTML DOM Option text Property • DTD Tutorial: Hvad er en DTD-fil og hvordan fungerer den? • TypeScript Functions • PHP Date/Time Functions • HTML 4 Entities • SQL INNER JOIN: En dybdegående guide • HTML canvas rect() metode • JavaScript parseFloat() Metode