Pandas- အတန်းတစ်ခုစီရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို ဘယ်လိုရှာမလဲ။

Pandas DataFrame အတန်းတစ်ခုစီရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 df[' max '] = df. max (axis= 1 )

ဤအထူးအစီအမံသည် DataFrame အတန်းတိုင်းရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးများပါရှိသော max ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Pandas ရှိ အတန်းတစ်ခုစီရှိ အများဆုံးတန်ဖိုးကို ရှာပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [4, np.nan, 10, 2, 15, np.nan, 7, 22],
                   ' rebounds ': [np.nan, 3, 9, 7, 6, 8, 14, 10],
                   ' assists ': [10, 9, 4, 4, 3, 7, 10, 11]})
    
#view DataFrame
print (df)

   points rebound assists
0 4.0 NaN 10
1 NaN 3.0 9
2 10.0 9.0 4
3 2.0 7.0 4
4 15.0 6.0 3
5 NaN 8.0 7
6 7.0 14.0 10
7 22.0 10.0 11

အတန်းတစ်ခုစီတွင် max value ပါရှိသော max ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #create new column that contains max value of each row
df[' max '] = df. max (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

   points rebounds assists max
0 4.0 NaN 10 10.0
1 NaN 3.0 9 9.0
2 10.0 9.0 4 10.0
3 2.0 7.0 4 7.0
4 15.0 6.0 3 15.0
5 NaN 8.0 7 8.0
6 7.0 14.0 10 14.0
7 22.0 10.0 11 22.0

max ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်တွင် အတန်းတစ်ခုစီတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးပါရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• ပထမစာကြောင်းတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးမှာ 10 ဖြစ်သည်။
• ဒုတိယစာကြောင်းတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးမှာ 9 ဖြစ်သည်။
• တတိယအတန်းတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးမှာ 10 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

အတန်းတစ်ခုစီရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို ဆုံးဖြတ်သည့်အခါ max() လုပ်ဆောင်ချက်သည် NaN တန်ဖိုးများကို အလိုအလျောက် လျစ်လျူရှုကြောင်းကိုလည်း သတိပြုပါ။

သတ်မှတ်ထားသောကော်လံများအတွက်သာ အတန်းတစ်ခုစီရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကိုလည်း သင်ရှာဖွေနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အတန်းတစ်ခုစီရှိ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကိုရှာဖွေရန် အောက်ပါအထားအသိုကိုသုံးနိုင်ပြီး အမှတ်များ နှင့် ပြန်လှန်သော ကော်လံများကိုသာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည်-

 #add new column that contains max value of each row for points and rebounds columns
df[' max '] = df[[' points ', ' rebounds ']]. max (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

   points rebounds assists max
0 4.0 NaN 10 4.0
1 NaN 3.0 9 3.0
2 10.0 9.0 4 10.0
3 2.0 7.0 4 7.0
4 15.0 6.0 3 15.0
5 NaN 8.0 7 8.0
6 7.0 14.0 10 14.0
7 22.0 10.0 11 22.0

ယခု max ဟုခေါ်သော ကော်လံတွင် အမှတ်များအတွက် အတန်းတစ်ခုစီတွင် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးပါဝင်ပြီး ကော်လံများကိုသာ ပြန်တက်လာသည် ။

မှတ်ချက် – pandas max() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ပန်ဒါများ- ကော်လံအများအပြားတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။
Pandas- ကော်လံတစ်ခုတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးရှိသော အတန်းတစ်ခုကို ပြန်ပေးပါ။
Pandas- inf ကို Max Value ဖြင့် အစားထိုးနည်း