Python | Панды dataframe.ne ()
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas dataframe.ne() function checks for inequality of a dataframe element with a constant, series or other dataframe element-wise. If two values in comparison are not equal to each other, it returns a true else if they are equal it returns false.
Syntax: DataFrame.ne(other, axis=’columns’, level=None)
Parameters :
other : Series, DataFrame, or constant
axis : For Series input, axis to match Series index on
level :Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex levelReturns : result : DataFrame
Example #1: Use ne() function to check for inequality between series and a dataframe.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1], "B":[5,2,54,3,2], "C":[20,20,7,3,8], "D":[14,3,6,2,6]}) # Print the dataframedf1 |
Let’s create the series
# importing pandas as pdimport pandas as pd # create seriessr = pd.Series([3, 2, 4, 5, 6]) # Print seriessr |
Lets use the dataframe.ne() function to evaluate for inequality
# evaluate inequality over the index axisdf.ne(sr, axis = 0) |
Выход :
All true value cells indicate that values in comparison are not equal to each other whereas, all the false values cells indicate that values in comparison are equal to each other.
Example #2: Use ne() function to check for inequality of two datframes. One dataframe contains NA values.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1], "B":[5,2,54,3,2], "C":[20,20,7,3,8], "D":[14,3,6,2,6]}) # Creating the second dataframe with <code>Na</code> valuedf2=pd.DataFrame({"A":[12,4,5,None,1], "B":[7,2,54,3,None], "C":[20,16,11,3,8], "D":[14,3,None,2,6]}) # Print the second dataframedf2 |
Let’s use the dataframe.ne() function.
# passing df2 to check for inequality with the df1 dataframe.d1f.ne(df2) |
Выход :
Все ячейки с истинными значениями указывают на то, что сравниваемые значения не равны друг другу, тогда как все ячейки с ложными значениями указывают, что сравниваемые значения равны друг другу.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.