Pandas- အခြေအနေများစွာအပေါ်အခြေခံ၍ အတန်းများကိုဖျက်ပါ။

ပန်ဒါ DataFrame ရှိ အခြေအနေများစွာအပေါ် အခြေခံ၍ အတန်းများကို ဖျက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

နည်းလမ်း 1- အခြေအနေများစွာထဲမှ တစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီသော အတန်းများကို ဖျက်ပါ။

 df = df. loc [ ~ ((df[' col1 '] == ' A ') | (df[' col2 '] > 6 ))]

ဤဥပမာသည် col1 ၏တန်ဖိုး A နှင့်ညီမျှသော သို့မဟုတ် col2 ၏တန်ဖိုး 6 ထက်ကြီးသောအတန်းအားလုံးကိုဖျက်ပါမည်။

နည်းလမ်း 2- အခြေအနေများစွာနှင့်ကိုက်ညီသောအတန်းများကိုဖယ်ရှားပါ။

 df = df. loc [ ~ ((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2 '] > 6 ))] 

ဤဥပမာသည် col1 ၏တန်ဖိုး A နှင့်ညီမျှ ပြီး col2 ၏တန်ဖိုး 6 ထက်ကြီးသောအတန်းအားလုံးကိုဖျက်ပါမည်။

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' pos ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 3, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team pos assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 3 9
7 B F 4 12

ဥပမာ 1- အခြေအနေများစွာထဲမှ တစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီသော အတန်းများကို ဖျက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် အဖွဲ့ ကော်လံရှိတန်ဖိုး A နှင့် ညီမျှသည် သို့မဟုတ် တက်ရောက်သူ ကော်လံရှိ တန်ဖိုးသည် 6 ထက်ကြီးသော DataFrame ရှိ အတန်းများကို ဖျက်နည်းကို ပြသသည်-

 #drop rows where value in team column == 'A' or value in assists column > 6
df = df. loc [ ~ ((df[' team '] == ' A ') | (df[' assists '] > 6 ))]

#view updated DataFrame
print (df)

  team pos assists rebounds
6 BF 3 9
7 BF 4 12

အဖွဲ့ကော်လံ A နှင့် ညီမျှသည့် အတန်းအားလုံး သို့မဟုတ် assists ကော်လံသည် 6 ထက်ကြီးသည်ကို ဖယ်ရှားလိုက်ကြောင်း သတိပြုပါ။

ဤအထူးသဖြင့် DataFrame အတွက်၊ အတန်းခြောက်ခုကို ဖျက်လိုက်ပါပြီ။

မှတ်ချက် : | သင်္ကေတသည် ပန်ဒါများတွင် “OR” ယုတ္တိကို ကိုယ်စားပြုသည်။

ဥပမာ 2- အခြေအနေများစွာနှင့်ကိုက်ညီသောအတန်းများကိုဖယ်ရှားပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် အဖွဲ့ ကော်လံရှိတန်ဖိုး A နှင့် ညီမျှပြီး တက်ရောက်သူများ ကော်လံရှိ တန်ဖိုးသည် 6 ထက်ကြီးသော DataFrame ရှိ အတန်းများကို ဖျက်နည်းကို ပြသသည်-

 #drop rows where value in team column == 'A' and value in assists column > 6
df = df. loc [ ~ ((df[' team '] == ' A ') & (df[' assists '] > 6 ))]

#view updated DataFrame
print (df)

  team pos assists rebounds
0 AG 5 11
4 BG 12 6
5 BG 9 5
6 BF 3 9
7 BF 4 12

အသင်းကော်လံ A နှင့် ညီမျှသည့် အတန်းအားလုံးနှင့် assists ကော်လံသည် 6 ထက်ကြီးသည်ကို ဖယ်ရှားလိုက်ကြောင်း သတိပြုပါ။

ဤအထူးသဖြင့် DataFrame အတွက်၊ အတန်း ၃ ခုကို ဖျက်လိုက်ပါပြီ။

မှတ်ချက် – ပန်ဒါများတွင် “AND” ယုတ္တိကို သင်္ကေတ နှင့် ကိုယ်စားပြုသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas တွင် သတ်မှတ်ထားသော တန်ဖိုးများပါရှိသော အတန်းများကို ဖျက်နည်း
Pandas တွင် သီးခြားစာကြောင်းတစ်ခုပါရှိသော အတန်းများကို ဖျက်နည်း
Pandas ရှိ အညွှန်းအလိုက် အတန်းများကို ဖျက်နည်း