الباندا: كيفية استخدام ما يعادل np.where()


يمكنك استخدام وظيفة NumPy Where() لتحديث قيم مصفوفة NumPy بسرعة باستخدام منطق if-else.

على سبيل المثال، يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تحديث القيم في مصفوفة NumPy التي تستوفي شرطًا معينًا:

 import numpy as np

#create NumPy array of values
x = np. array ([1, 3, 3, 6, 7, 9])

#update valuesin array based on condition
x = np. where ((x < 5) | (x > 8), x/2, x)

#view updated array
x

array([0.5, 1.5, 1.5, 6. , 7. , 4.5])

إذا كانت قيمة معينة في الجدول أقل من 5 أو أكبر من 8، فإننا نقسم القيمة على 2.

وإلا فإننا نترك القيمة دون تغيير.

يمكننا إجراء عملية مماثلة في pandas DataFrame باستخدام الدالة pandaswhere() ، لكن بناء الجملة مختلف قليلاً.

فيما يلي بناء الجملة الأساسي باستخدام الدالة NumPywhere():

 x = np. where (condition, value_if_true, value_if_false)

وإليك بناء الجملة الأساسي باستخدام وظيفة pandaswhere():

 df[' col '] = (value_if_false). where (condition, value_if_true)

يوضح المثال التالي كيفية استخدام الدالة pandaswhere() عمليًا.

مثال: ما يعادل np.where() في Pandas

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

    AB
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12
5 11 9
6 20 9
7 28 4

يمكننا استخدام الدالة pandaswhere() التالية لتحديث القيم في العمود A بناءً على شرط معين:

 #update values in column A based on condition
df[' A '] = (df[' A '] / 2). where (df[' A '] < 20, df[' A '] * 2)

#view updated DataFrame
print (df)

      AB
0 9.0 5
1 44.0 7
2 9.5 7
3 7.0 9
4 7.0 12
5 5.5 9
6 40.0 9
7 56.0 4

إذا كانت قيمة معينة في العمود A أقل من 20، فإننا نضرب القيمة في 2.

وإلا فإننا قسمنا القيمة على 2.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

الباندا: كيفية حساب القيم في عمود مع الشرط
الباندا: كيفية حذف الصفوف في DataFrame بناءً على الحالة
الباندا: كيفية استبدال القيم في عمود بناءً على الحالة

Add a Comment

ایمئیل یایینلانمایاجاق ایسته‎نیله‎ن بوشلوقلار خاللانمیشدیر *