Pandas se declaração
Se a declaração em Python sobre outra programação
Os suportes curvos são usados em C e JavaScript para indicar o bloco de instrução "se". Qualquer frase ou circunstância fora do aparelho não pertence a lá. Um semicolon marca a conclusão de qualquer expressão ou operação dentro do bloco "se". O Python é muito fácil de aprender em comparação com outras linguagens de programação, e o espaçamento torna o código arrumado e mais preciso para explicar. No Python, podemos usar vários contextos do sistema "se" através de outras expressões. Se a condição for verdadeira, a próxima declaração ou operação será realizada. Como alternativa, se alguma outra declaração ou condição for mencionada para realizar se a condição for falsa, essa afirmação dentro do bloco "se" for conduzida. Se nenhuma outra declaração ou condição for mencionada para destacar se a condição for falsa, o programa subir para a próxima seção do código de fora da instrução "se".
Usando a declaração condicional
Python exige que a palavra "se" seja digitada em minúsculas antes de uma condição, um cólon e uma declaração de impressão que imprime a saída esperada.
O Python fornece as seguintes condições matemáticas avançadas padrão:
- x == y, o que significa que x é igual a y
- x != y mostra que x não é igual a y
- x> y indica que x é maior que y
- x
Use uma condição IF no quadro de dados de pandas através de várias metodologias múltiplas:
- Uma sequência de números
- Inteiro, bem como λ
- Cordas
- Função e matrizes
- Ou cenário
Pandas Sintaxe da Declaração IF para uma sequência de números:
PANDAS Sintaxe da instrução IF para inteiro e λ:
Python if declaração
Vejamos o código da instrução Python extremamente curto "se". Este pequeno pedaço de código tem uma condição direta de "se" que imprime "Dove existe" e "meu pássaro favorito é Dove" se a palavra "Dove" aparecer na lista de nomes de aves que adicionamos a este código.
O resultado deixa a afirmação bastante clara.
Exemplo 1: Usando o quadro de dados de pandas para executar uma condição if para string
Vamos começar com o nosso primeiro exemplo neste artigo. Neste programa, criamos um quadro de dados que possui duas colunas. A primeira coluna representa o "nome" e a segunda coluna representa o "gênero_name". Os nomes que tomamos na primeira coluna são "Ali", "Ahmed", "Muniba" e "Eman". O ”Pd.DataFrame () ”Função Especifica o Pandas DataFrame.
Você pode usar uma matriz condicional ou um rótulo para recuperar uma coleção de linhas e colunas usando o “df. loc [] ”, que é o pandas“ DataFrame.loc ”. A operação "loc []" é essencialmente uma operação de atributo, embora também possa ser usada com uma matriz lógica. A simplicidade do uso do quadro de dados é um de seus principais benefícios. Você pode verificar isso por si mesmo selecionando ou filtrando as linhas ou colunas de quadro de dados usando os pandas “DataFrame.loc [] ”atributo.
Em um quadro de dados de pandas, esse atributo é frequentemente usado. Usamos quatro condições separadas "se" neste exemplo. A primeira condição é "==", que significa "igual", seguida por "|" que significa "ou", seguido de "!= ”Que significa“ não é igual ”e depois o“ & ”que significa“ e ”.
A coluna de gênero em pandas nos informa se o gênero é "menina" ou "menino", utilizando a condição "se". Nos critérios iniciais de “df.Loc ", a frase" menino "é impressa em frente à coluna se" nome "for igual a" Ahmed "ou" Ali ". Se nem o "nome" nem o "nome" é igual a "Ali" ou "Ahmed" está presente na segunda condição, uma garota é impressa na frente deles. Os objetos Python são exibidos como dispositivos de saída usando a função "print ()", como o nome implica. Imprimir o "df" nos dá a saída.
Assim, após a execução do código, receberemos os dados desejados. A saída mostra que o DataFrame.O LOC atributo foi bem -sucedido em nos informar sobre os sexos representados por seus nomes no local apropriado no DataFrame fornecido. Esta coluna "menino" é impressa ao lado de "Ali" e "Ahmed" e "Girl" é impressa com "Eman" e "Muniba", respectivamente.
Exemplo 2: Usando declarações if para inteiros
Inicie o processo em nosso segundo programa. Este exemplo mostra como aplicar as condições "se" a "df.loc [] ”enquanto usa os números para realizar nosso trabalho. Devemos mencionar os nomes das linhas e colunas que queremos excluir porque LOC é um algoritmo baseado em rótulo. O método "loc []", que aceita apenas rótulos de índice, retorna uma linha ou dataframe se o rótulo de índice estiver presente no quadro de dados do chamador. Um DataFrame de Pandas é um exemplo de um formato de arquivo bidimensional comparável a esta coleção dupla ou uma tabela com linhas e colunas.
Considere como criar um quadro de dados Python usando os dígitos "12", "13", "15", "15", "16", "17", "15", "19", "15" e ".”Temos duas condições neste programa: um é igual a“ == ”e o outro não é igual a“!= ”. As duas colunas no quadro de dados que usamos são “iguais _ ou não iguais” e “número.”Seguindo essa condição, se os“ números ”são iguais a“ 15 ”, ele imprime“ verdadeiro ”na frente desse número. Se não o fizerem, ele imprime “Falso."A função" print () "é usada neste código para revelar a mensagem ou valor claramente no console. A afirmação pode ser uma frase ou qualquer outro tipo que compreenda a coluna numérica na qual nossos dados de espuma numérica são impressos.
Desta vez, recebemos este resultado. Agora, se verificarmos esse resultado com o anterior, descobrimos uma disparidade entre os dois. Isso indica se os números são iguais a "15" ou imprime "false" na frente deles se não forem. Pegamos alguns números e os comparamos com esse número. A saída a seguir mostra claramente o resultado:
Conclusão
O uso de uma condição "se" em um quadro de dados de pandas foi coberto. Python fornece muitas maneiras de implementar essa condição. Neste artigo, discutimos o “Pandas Dataframe.LOC ”Sintaxe, implementação e exemplos da propriedade. O “DataFrame.LOC [] ”A função em pandas é construída especificamente para escolher as linhas ou colunas. Na primeira parte deste exemplo, a condição "se" foi usada para determinar o gênero de alguns nomes. No segundo artigo, usamos o “df.técnica loc [] ”com a condição“ se ”para comparar os vários números com um número para descobrir se eles eram ou não iguais a esse número. Em última análise, se resume à estratégia que melhor se adequa aos seus requisitos.