Pandas- query တွင် like ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။

Pandas query() လုပ်ဆောင်ချက်တွင် LIKE (SQL နှင့် ဆင်တူသည်) ကို အသုံးပြုရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ သီးခြားပုံစံတစ်ခုပါရှိသော အတန်းများကို ရှာဖွေနိုင်သည်-

နည်းလမ်း 1- ပုံစံတစ်ခုပါရှိသော အတန်းများကို ရှာပါ။

 df. query (' my_column.str.contains("pattern1") ')

နည်းလမ်း 2- ပုံစံများစွာထဲမှ တစ်ခုပါရှိသော အတန်းများကို ရှာပါ။

 df. query (' my_column.str.contains("pattern1|pattern2") ')

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Cavs', 'Heat', 'Mavs', 'Mavs', 'Nets',
                            'Heat', 'Cavs', 'Jazz', 'Jazz', 'Hawks'],
                   ' points ': [3, 3, 4, 5, 4, 7, 8, 7, 12, 14],
                   ' rebounds ': [15, 14, 14, 10, 8, 14, 13, 9, 5, 4]})

#view DataFrame
print (df)

    team points rebounds
0 Cavs 3 15
1 Heat 3 14
2 Mavs 4 14
3 Mavs 5 10
4 Nets 4 8
5 Heat 7 14
6 Cavs 8 13
7 Jazz 7 9
8 Jazz 12 5
9 Hawks 14 4

ဥပမာ 1- ပုံစံတစ်ခုပါရှိသော အတန်းများကို ရှာပါ။

အဖွဲ့ ကော်လံရှိ “ avs” ပါရှိသော DataFrame ရှိ အတန်းအားလုံးကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါကုဒ်သည် query() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 df. query (' team.str.contains("avs") ')

        team points rebounds
0 Cavs 3 15
2 Mavs 4 14
3 Mavs 5 10
6 Cavs 8 13

ပြန်ပေးသည့်အတန်းတိုင်းတွင် အဖွဲ့ ကော်လံရှိ တစ်နေရာ၌ “ avs” ပါရှိသည်။

ဤ syntax သည် case sensitive ဖြစ်သည်ကို သတိပြုပါ။

ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့အစား “ AVS” ကိုသုံးပါက၊ အဖွဲ့ ကော်လံတွင် စာလုံးကြီး “ AVS” ပါသောအတန်းများမရှိသောကြောင့် မည်သည့်ရလဒ်ကိုမျှ ရရှိမည်မဟုတ်ပါ။

ဥပမာ 2- ပုံစံများစွာထဲမှ တစ်ခုပါရှိသော အတန်းများကို ရှာပါ။

အဖွဲ့ ကော်လံရှိ “ avs” သို့မဟုတ် “ eat” ပါရှိသော DataFrame အတွင်းရှိ အတန်းအားလုံးကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါကုဒ်သည် query() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 df. query (' team.str.contains("avs|eat") ')

        team points rebounds
0 Cavs 3 15
1 Heat 3 14
2 Mavs 4 14
3 Mavs 5 10
5 Heat 7 14
6 Cavs 8 13

ပြန်ပေးသည့်အတန်းတိုင်းတွင် အဖွဲ့ ကော်လံရှိ တစ်နေရာရာမှာ “ avs” သို့မဟုတ် “ eat” ပါရှိသည်။

မှတ်ချက် : | အော်ပရေတာသည် ပန်ဒါတွင် “ သို့မဟုတ်” ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသည်။ နောက်ထပ် ချန်နယ်ဒီဇိုင်းများကို သင်ရှာဖွေလိုသလောက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas- စာကြောင်းအရှည်ပေါ်မူတည်၍ အတန်းများကို စစ်ထုတ်နည်း
Pandas- အခြေအနေပေါ်မူတည်၍ အတန်းများကို ဖျက်နည်း
Pandas- “ NO IN” filter ကို ဘယ်လိုသုံးမလဲ။