Python | Панды Series.eq ()
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 series.eq() is used to compare every element of Caller series with passed series. It returns True for every element which is Equal to the element in passed series.
Примечание . Результаты возвращаются на основе сравнения ряд вызывающих абонентов = другие ряды.
Syntax: Series.eq(other, level=None, fill_value=None)
Parameters:
other: other series to be compared with
level: int or name of level in case of multi level
fill_value: Value to be replaced instead of NaNReturn type: Boolean series
Пример # 1: Обработка нулевых значений
In this example, two series are created using pd.Series(). The series contains some Null values and some equal values at same indices too. The series are compared using .eq() method and 5 is passed to fill_value parameter to replace NaN values by 5.
# importing pandas module import pandas as pd # importing numpy module import numpy as np # creating series 1 series1 = pd.Series([70, 5, 0, 225, 1, 16, np.nan, 10, np.nan]) # creating series 2 series2 = pd.Series([70, np.nan, 2, 23, 1, 95, 53, 10, 5]) # NaN replacementreplace_nan = 5 # calling and returning to result variableresult = series1.eq(series2, fill_value = replace_nan) # display result |
Выход:
Как показано в выходных данных, True было возвращено везде, где значение в вызывающей серии было равно значению в переданной серии. Также видно, что значения NULL были заменены на 5, и сравнение было выполнено с использованием этого значения.
Example #2: Calling on Series with str objects
In this example, two series are created using pd.Series(). The series contains some string values too. In case of strings, the comparison is made with theirASCII values.
# importing pandas module import pandas as pd # importing numpy module import numpy as np # creating series 1 series1 = pd.Series(["Aaa", 10, "cat", 43, 9, "Dog", np.nan, "x", np.nan]) # creating series 2 series2 = pd.Series(["vaa", np.nan, "Cat", 23, 5, "Dog", 54, "x", np.nan]) # NaN replacementreplace_nan = 10 # calling and returning to result variableresult = series1.eq(series2, fill_value = replace_nan) # display result |
Выход:
Как видно из вывода, в случае строк сравнение производилось с использованием их значений ASCII. Истина возвращалась везде, где строка в серии Caller была равна строке в переданной серии.
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.