Pandas: cara membuat kolom boolean berdasarkan kondisi

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membuat kolom Boolean berbasis kondisi di pandas DataFrame:

 df[' boolean_column '] = np. where (df[' some_column '] > 15, True , False )

Sintaks khusus ini membuat kolom Boolean baru dengan dua kemungkinan nilai:

• Benar jika nilai di some_column lebih besar dari 15.
• Salah jika nilai di some_column kurang dari atau sama dengan 15.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: Membuat Kolom Boolean Berdasarkan Kondisi di Pandas

Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [5, 17, 7, 19, 12, 13, 9, 24]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 5
1 to 17
2 to 7
3 to 19
4 B 12
5 B 13
6 B 9
7 B 24   

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk membuat kolom baru bernama good_player yang mengembalikan True jika nilai di kolom poin lebih besar dari 15 atau False sebaliknya:

 import numpy as np

#create new boolean column based on value in points column
df[' good_player '] = np. where (df[' points '] > 15, True , False )

#view updated DataFrame
print (df)

  team points good_player
0 To 5 False
1 To 17 True
2 To 7 False
3 To 19 True
4 B 12 False
5 B 13 False
6 B 9 False
7 B 24 True

Perhatikan bahwa kolom baru bernama good_player hanya berisi dua nilai: True atau False .

Kita dapat menggunakan fungsi dtypes() untuk memverifikasi bahwa kolom good_player yang baru memang merupakan kolom Boolean:

 #display data type of good_player column
df[' good_player ']. dtype

dtype('bool')

Kolom good_player yang baru memang merupakan kolom Boolean.

Perhatikan juga bahwa Anda dapat mengembalikan nilai numerik seperti 1 dan 0 alih-alih Benar dan Salah jika Anda ingin:

 import numpy as np

#create new boolean column based on value in points column
df[' good_player '] = np. where (df[' points '] > 15, 1 , 0 )

#view updated DataFrame
print (df)

  team points good_player
0 to 5 0
1 To 17 1
2 to 7 0
3 A 19 1
4 B 12 0
5 B 13 0
6 B 9 0
7 B 24 1

Kolom good_player sekarang berisi 1 jika nilai terkait di kolom poin lebih besar dari 15.

Jika tidak, ini berisi nilai 0 .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:

Cara memilih baris berdasarkan beberapa kondisi di Pandas
Cara membuat kolom baru berdasarkan kondisi di Pandas
Cara memfilter Pandas DataFrame pada berbagai kondisi