<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membandingkan nilai tiga kolom di panda:<\/span><\/p>\n Sintaks ini membuat kolom baru bernama all_matching<\/strong> yang mengembalikan True<\/strong> jika semua kolom memiliki nilai yang cocok, jika tidak maka akan mengembalikan False<\/strong> .<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut dengan tiga kolom:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan kode berikut untuk membuat kolom baru bernama all_matching<\/strong> yang mengembalikan True<\/strong> jika ketiga kolom cocok dalam baris tertentu dan False<\/strong> jika tidak:<\/span><\/p>\n Kolom baru bernama all_matching<\/strong> menunjukkan apakah nilai dalam tiga kolom cocok atau tidak pada baris tertentu.<\/span><\/span><\/p>\n Misalnya:<\/span><\/p>\n Dan seterusnya.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara mengganti nama kolom di Pandas<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk membandingkan nilai tiga kolom di panda: df[‘ all_matching ‘] = df. apply ( lambda x: x.col1 == x.col2 == x.col3 , axis = 1 ) Sintaks ini membuat kolom baru bernama all_matching yang mengembalikan True jika semua kolom memiliki nilai yang cocok, jika tidak maka akan mengembalikan False […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' all_matching<\/span> '] = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.col1<\/span> == x.col2<\/span> == x.col3<\/span> , axis = 1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Contoh: Bandingkan tiga kolom di Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [4, 0, 3, 3, 6, 8, 7, 9, 12],\n ' B<\/span> ': [4, 2, 3, 5, 6, 4, 7, 7, 12],\n ' C<\/span> ': [4, 0, 3, 5, 5, 10, 7, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n ABC\n0 4 4 4\n1 0 2 0\n2 3 3 3\n3 3 5 5\n4 6 6 5\n5 8 4 10\n6 7 7 7\n7 9 7 9\n8 12 12 12<\/strong><\/pre>\n #create new column that displays whether or not all column values match\n<\/span>df[' all_matching<\/span> '] = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x. A<\/span> == x. B<\/span> == x. C<\/span> , axis = 1<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n ABC all_matching\n0 4 4 4 True\n1 0 2 0 False\n2 3 3 3 True\n3 3 5 5 False\n4 6 6 5 False\n5 8 4 10 False\n6 7 7 7 True\n7 9 7 9 False\n8 12 12 12 True\n<\/strong><\/pre>\n\n
Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Bagaimana cara menambahkan kolom ke Pandas DataFrame
Bagaimana mengubah urutan kolom di Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"