Pandas- ကော်လံနှစ်ခုကြားရှိ စာကြောင်းများကို နှိုင်းယှဉ်နည်း


Pandas DataFrame အတွင်းရှိ ကော်လံနှစ်ခုကြားရှိ စာကြောင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 df[' col1 ']. str . strip (). str . lower () == df[' col2 ']. str . strip (). str . lower ()

str.strip() လုပ်ဆောင်ချက်သည် စာကြောင်းတစ်ခုစီမှ နေရာလွတ်များကို ဖယ်ရှားပြီး str.lower() လုပ်ဆောင်ချက်သည် နှိုင်းယှဉ်မှုကို မလုပ်ဆောင်မီ စာကြောင်းတစ်ခုစီကို စာလုံးသေးအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ပန်ဒါရှိ ကော်လံနှစ်ခုကြားရှိ စာကြောင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဘတ်စကတ်ဘောအသင်းအမည်များဖြင့် ကော်လံနှစ်ခုပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုကြပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team1 ': ['Mavs', 'Hawks', 'Nets', 'Hornets', 'Lakers'],
                   ' team2 ': ['Mavs', 'Jazz', 'Nets', 'Hornets', 'LAKERS']})

#view DataFrame
print (df)

     team1 team2
0 Mavs Mavs 
1 Hawks Jazz
2 Nets Nets
3 Hornets Hornets 
4 Lakers LAKERS

အချို့သောအဖွဲ့အမည်များသည် ကျပန်းနေရာများတွင် နေရာလွတ်များပါဝင်ပြီး အချို့သောအသင်းအမည်များကို စာလုံးကြီးဖြင့်ရေးထားကြောင်း သတိပြုပါ။

အဖွဲ့အမည်များသည် အတန်းတစ်ခုစီတွင် တူညီမှုရှိမရှိကြည့်ရှုရန် အတန်းတစ်ခုစီရှိ စာကြောင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်လိုသည်ဆိုကြပါစို့။

စာကြောင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် == သင်္ကေတကိုသာ အသုံးပြုပါက၊ ပန်ဒါများသည် တူညီသောကိစ္စရပ်တွင်ရှိပြီး အတိအကျတူညီသော အနေအထားများတွင် နေရာလွတ်များပါရှိမှသာ ပန်ဒါများသည် True ပြန်သွားပါမည်။

 #create new column that tests if strings in team columns are equal
df[' equal '] = df[' team1 '] == df[' team2 ']

#view updated DataFrame
print (df)

     team1 team2 equal
0 Mavs Mavs False
1 Hawks Jazz False
2 Nets Nets True
3 Hornets Hornets False
4 Lakers LAKERS False

စာကြောင်းတစ်ကြောင်းတည်းသာ True ပြန်ဖြစ်သွားသည်ကို သတိပြုပါ၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် တူညီသော case နှင့် whitespace position များပါရှိသော တစ်ခုတည်းသောလိုင်းဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

သို့သော်၊ နှိုင်းယှဉ်မှုမလုပ်ဆောင်မီ စာကြောင်းတစ်ခုစီမှ space များကိုဖယ်ရှားရန်နှင့် str.lower() လုပ်ဆောင်ချက်ကို str.strip () လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည်-

 #remove whitespace and convert each string to lowercase, then compare strings
df[' equal '] = df[' team1 ']. str . strip (). str . lower () == df[' team2 ']. str . strip (). str . lower ()

#view updated DataFrame
print (df)

     team1 team2 equal
0 Mavs Mavs True
1 Hawks Jazz False
2 Nets Nets True
3 Hornets Hornets True
4 Lakers LAKERS True

ယခု လိုင်းတိုင်းသည် အဖွဲ့အမည် “ Hawks” နှင့် “ Jazz” ဟူသော လိုင်းမှလွဲ၍ True ပြန်သွားသည် အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် နေရာလွတ်များကို ဖယ်ရှားပြီး strings များကို စာလုံးသေးအဖြစ် ပြောင်းလဲလိုက်သော်လည်း၊ အဆိုပါ strings များသည် မညီတော့ပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas- စာကြောင်းများမှ သီးခြားဇာတ်ကောင်များကို ဖယ်ရှားနည်း
Pandas- စာကြောင်းတွင် စာကြောင်းခွဲများစွာပါရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။
Pandas- အလွတ်ကြိုးများကို NaN ဖြင့် အစားထိုးနည်း

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။

သင့် email လိပ်စာကို ဖော်ပြမည် မဟုတ်ပါ။ လိုအပ်သော ကွက်လပ်များကို * ဖြင့်မှတ်သားထားသည်