Cara membandingkan dua kolom di pandas: dengan contoh

Seringkali Anda mungkin ingin membandingkan dua kolom dalam Pandas DataFrame dan menulis hasil perbandingan ke kolom ketiga.

Anda dapat dengan mudah melakukan ini menggunakan sintaks berikut:

 conditions=[(condition1),(condition2)]
choices=[" choice1 "," choice2 "]

df[" new_column_name "]=np. select (conditions, choices, default)

Inilah yang dilakukan kode ini:

• condition adalah kondisi yang harus diperiksa antara dua kolom
• pilihan adalah hasil yang dikembalikan berdasarkan kondisi
• np.select digunakan untuk mengembalikan hasil di kolom baru

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan kode ini dalam praktik.

Contoh: Bandingkan dua kolom di Pandas

Misalkan kita memiliki DataFrame berikut yang menunjukkan jumlah gol yang dicetak oleh dua tim sepak bola dalam lima pertandingan berbeda:

 import numpy as np
import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A_points ': [1, 3, 3, 3, 5],
                   ' B_points ': [4, 5, 2, 3, 2]})
             
#view DataFrame      
df

          A_points B_points
0 1 4
1 3 5
2 3 2
3 3 3
4 5 2

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk membandingkan jumlah gol per baris dan menampilkan pemenang pertandingan di kolom ketiga:

 #define conditions
conditions = [df[' A_points '] > df[' B_points '], 
              df[' A_points '] < df[' B_points ']]

#define choices
choices = [' A ', ' B ']

#create new column in DataFrame that displays results of comparisons
df[' winner '] = np. select (conditions, choices, default=' Tie ')

#view the DataFrame
df

          A_points B_points winner
0 1 4 B
1 3 5 B
2 3 2 A
3 3 3 Tie
4 5 2 A

Hasil perbandingannya ditampilkan pada kolom baru bernama Winner .

Komentar

Berikut beberapa hal yang perlu diingat saat membandingkan dua kolom di pandas DataFrame:

• Jumlah kondisi dan pilihan harus sama.
• Defaultnya menentukan nilai yang akan ditampilkan di kolom baru jika tidak ada kondisi yang terpenuhi.
• NumPy dan Pandas diperlukan agar kode ini berfungsi.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Cara mengganti nama kolom di Pandas
Bagaimana cara menambahkan kolom ke Pandas DataFrame
Bagaimana mengubah urutan kolom di Pandas DataFrame