Pandas- np.where() နှင့် ညီမျှသော အသုံးပြုပုံ

if-else ယုတ္တိကို အသုံးပြု၍ NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခု၏ တန်ဖိုးများကို အမြန်မွမ်းမံရန် NumPy Where() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါကုဒ်သည် သတ်မှတ်ထားသော အခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီသော NumPy အခင်းအကျင်းတွင် တန်ဖိုးများကို အပ်ဒိတ်လုပ်နည်းကို ပြသသည်-

 import numpy as np

#create NumPy array of values
x = np. array ([1, 3, 3, 6, 7, 9])

#update valuesin array based on condition
x = np. where ((x < 5) | (x > 8), x/2, x)

#view updated array
x

array([0.5, 1.5, 1.5, 6. , 7. , 4.5])

ဇယားရှိပေးထားသောတန်ဖိုးသည် 5 ထက်နည်းသော သို့မဟုတ် 8 ထက်ကြီးပါ က ၊ ကျွန်ုပ်တို့တန်ဖိုးကို 2 ဖြင့် ပိုင်းခြားပါ။

သို့မဟုတ်ပါက ကျွန်ုပ်တို့သည် တန်ဖိုးကို မပြောင်းလဲပါ။

pandaswhere() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ pandas DataFrame တွင် အလားတူလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း syntax သည် အနည်းငယ်ကွဲပြားပါသည်။

ဤသည်မှာ NumPywhere() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ အခြေခံ syntax ဖြစ်သည်-

 x = np. where (condition, value_if_true, value_if_false)

ဤတွင် pandaswhere() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ အခြေခံ syntax ဖြစ်ပါသည်

 df[' col '] = (value_if_false). where (condition, value_if_true)

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် pandaswhere() လုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Pandas ရှိ np.where() နှင့် ညီမျှသည်။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

    AB
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12
5 11 9
6 20 9
7 28 4

သီးခြားအခြေအနေတစ်ခုအပေါ်အခြေခံ၍ ကော်လံ A ရှိ တန်ဖိုးများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် အောက်ပါ pandaswhere() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည်-

 #update values in column A based on condition
df[' A '] = (df[' A '] / 2). where (df[' A '] < 20, df[' A '] * 2)

#view updated DataFrame
print (df)

      AB
0 9.0 5
1 44.0 7
2 9.5 7
3 7.0 9
4 7.0 12
5 5.5 9
6 40.0 9
7 56.0 4

ကော်လံ A တွင် ပေးထားသောတန်ဖိုးသည် 20 ထက်နည်းပါ က ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တန်ဖိုးကို 2 နှင့် မြှောက်သည်။

မဟုတ်ရင် တန်ဖိုးကို ၂ နဲ့ ခွဲတယ်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas: အခြေအနေဖြင့် ကော်လံတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း
Pandas- အခြေအနေပေါ်အခြေခံ၍ DataFrame ရှိအတန်းများကို ဖျက်နည်း
Pandas- အခြေအနေပေါ်အခြေခံ၍ ကော်လံတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများကို အစားထိုးနည်း