Pandas တွင် case statement တစ်ခုရေးနည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

case statement သည် အခြေအနေများကို လည်ပတ်ပြီး ပထမအခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီသောအခါ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည့် ကြေငြာချက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။

Pandas DataFrame တွင် case statement တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် NumPywhere() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည် ။

 df[' new_column '] = np. where (df[' col2 ']<9, 'value1',
                   n.p. where (df[' col2 ']<12, 'value2',
                   n.p. where (df[' col2 ']<15, 'value3', 'value4')))

ဤအထူးလုပ်ဆောင်ချက်သည် col2 ဟုခေါ်သော ကော်လံရှိတန်ဖိုးကို ကြည့်ရှုပြီး ပြန်ပေးသည်-

• col2 တွင်တန်ဖိုး 9 ထက်နည်းပါက “ value1 ”
• col2 တွင်တန်ဖိုး 12 ထက်နည်းပါက “ value2 ”
• col2 တွင်တန်ဖိုး 15 ထက်နည်းပါက “ value3 ”
• ယခင်အခြေအနေများ မှန်ကန်ပါက “ တန်ဖိုး 4 ”

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Pandas တွင် ဖြစ်ရပ်ဖော်ပြချက်

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   ' points ': [6, 8, 9, 9, 12, 14, 15, 17, 19, 22]})

#view DataFrame
df

	player points
0 1 6
1 2 8
2 3 9
3 4 9
4 5 12
5 6 14
6 7 15
7 8 17
8 9 19
9 10 22

ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှတ်များ ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများမှ တန်ဖိုးများကို သတ်မှတ်သည့် အတန်း ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးသည့် case statement တစ်ခုကို ရေးသားရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #add 'class' column using case-statement logic
df[' class '] = np. where (df[' points ']<9, 'Bad',
              n.p. where (df[' points ']<12, 'OK',
              n.p. where (df[' points ']<15, 'Good', 'Great')))

#view updated DataFrame
df

	player points class
0 1 6 Bad
1 2 8 Bad
2 3 9 OK
3 4 9 OK
4 5 12 Good
5 6 14 Good
6 7 15 Great
7 8 17 Great
8 9 19 Great
9 10 22 Great

ဖြစ်ရပ်ဖော်ပြချက်သည် အမှတ်များ ကော်လံရှိတန်ဖိုးကို ကြည့်ရှုပြီး ပြန်ပေးသည်-

• အမှတ်များကော်လံရှိတန်ဖိုးသည် 9 ထက်နည်းပါက “ မကောင်း ”
• အမှတ်များကော်လံရှိတန်ဖိုးသည် 12 ထက်နည်းပါက ” OK “
• အမှတ်များကော်လံရှိတန်ဖိုးသည် 15 ထက်နည်းပါက ” ကောင်း “
• ယခင်အခြေအနေများ မှန်ကန်ပါက “ ကောင်းသည် ”

မှတ်ချက် – NumPywhere() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် Pandas တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas ရှိ အခြေအနေတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ကော်လံအသစ်တစ်ခု ဖန်တီးနည်း
အခြေအနေများစွာဖြင့် NumPy Where() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်း