पांडा: डेटाफ़्रेम को कॉलम मान के आधार पर कैसे विभाजित करें

आप पांडा डेटाफ़्रेम को कॉलम मान के आधार पर विभाजित करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #define value to split on
x = 20

#define df1 as DataFrame where 'column_name' is >= 20
df1 = df[df[' column_name '] >= x]

#define df2 as DataFrame where 'column_name' is < 20
df2 = df[df[' column_name '] < x]

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडा डेटाफ़्रेम को कॉलम मान द्वारा विभाजित करें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [22, 24, 19, 18, 14, 29, 31, 16],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

        team points rebounds
0 to 22 11
1 B 24 8
2 C 19 10
3 D 18 6
4 E 14 6
5 F 29 5
6 G 31 9
7:16:12

हम डेटाफ़्रेम को दो डेटाफ़्रेम में विभाजित करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं, जहां पहले में वे पंक्तियाँ हैं जहाँ “अंक” 20 से अधिक या उसके बराबर हैं और दूसरे में वे पंक्तियाँ हैं जहाँ “अंक” 20 से कम हैं:

 #define value to split on
x = 20

#define df1 as DataFrame where 'points' is >= 20
df1 = df[df[' points '] >= x]

print (df1)

  team points rebounds
0 to 22 11
1 B 24 8
5 F 29 5
6 G 31 9

#define df2 as DataFrame where 'points' is < 20
df2 = df[df[' points '] < x]

print (df2)

  team points rebounds
2 C 19 10
3 D 18 6
4 E 14 6
7:16:12

ध्यान दें कि हम प्रत्येक परिणामी डेटाफ़्रेम के लिए सूचकांक मानों को रीसेट करने के लिए रीसेट_इंडेक्स() फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #define value to split on
x = 20

#define df1 as DataFrame where 'points' is >= 20
df1 = df[df[' points '] >= x]. reset_index (drop= True )

print (df1)

  team points rebounds
0 to 22 11
1 B 24 8
2 F 29 5
3 G 31 9

#define df2 as DataFrame where 'points' is < 20
df2 = df[df[' points '] < x]. reset_index (drop= True )

print (df2)

  team points rebounds
0 C 19 10
1 D 18 6
2 E 14 6
3:16:12

ध्यान दें कि प्रत्येक परिणामी डेटाफ़्रेम का सूचकांक अब 0 से शुरू होता है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य त्रुटियों को कैसे ठीक किया जाए:

पंडों में KeyError को कैसे ठीक करें
कैसे ठीक करें: वैल्यूएरर: फ्लोट NaN को int में बदलने में असमर्थ
कैसे ठीक करें: वैल्यूएरर: ऑपरेंड को आकृतियों के साथ प्रसारित नहीं किया जा सका