Pandas ISIN -Methode
Die Pandas isin () -Methode hilft bei der Suche nach dem Eingabesatz von Werten im angegebenen Datenrahmen . Wir werden Pandas, seine ISIN () -Methode und seine Beispiele diskutieren.
Was ist Pandas in Python??
Pandas ist das Standarddatenrahmenmodul von Python. Sie sollten Pandas fast verwenden, wenn Sie in Python mit tabellarischen Daten arbeiten.
Es bietet eine sehr effiziente Datenstruktur und Tools zur Durchführung von Datenanalysen. Pandas ist ein Python -Modul für Data Science und Analytics, das über Numph ausgeführt wird. Mit dem DataFrame in der grundlegenden Datenstruktur von Pandas können wir tabellarische Daten in einer 2-D-Struktur speichern und verändern.
Was ist DataFrame?
Die wesentlichste und ausführlichste Datenstruktur ist der DataFrame, eine Standardmethode zum Speichern von Daten. DataFrame hat Daten in Zeilen und Spalten wie einer SQL -Tabelle oder einer Tabellenkalkulationsdatenbank organisiert. Wir können unsere benutzerdefinierten Daten entweder in einen Datenrahmen konvertieren oder Daten aus einem CSV, TSV, Excel, SQL -Datenbank oder einer anderen Quelle importieren.
Was ist pandas issin () Funktion?
Die Funktion ISIN () prüft, ob der angegebene Wert im Datenrahmen vorhanden ist. Diese Funktion gibt einen Booleschen Datenrahmen zurück. Der Datenrahmen scheint dem Original gleich zu sein und ist unverändert. Trotzdem werden die ursprünglichen Werte durch True ersetzt, wenn das Datenrahmenelement eines der angegebenen Elemente ist und ansonsten in Falsch geändert wird.
Beispiele für die ISIN () -Methode
Beispiel 1:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | Pandas als PD importieren Daten = Pd.DataFrame ( 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Rollnummer': [25, 40, 23, 22], 'Höhe': ['169', '173', '173', '178'] ) heights_to_filter = ['173', '169', '177'] Ergebnis = Daten.ISIN (Heights_to_filter) Druck (Ergebnis) |
Ausgang:
| Name | Rollen | Nummer | Höhe |
|---|---|---|---|
| 0 | FALSCH | FALSCH | WAHR |
| 1 | FALSCH | FALSCH | WAHR |
| 2 | FALSCH | FALSCH | WAHR |
| 3 | FALSCH | FALSCH | FALSCH |
Beispiel 2:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | Pandas als PD importieren Daten = Pd.DataFrame ( 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Alter': [25, 45, 23, 32], "Lieblingsfach": ["Math", "Naturwissenschaften", "Naturwissenschaften", "Englisch"] ) dict_data_to_filter = 'name': ['b', 'd'], 'Abteilung': ['Science'] Ergebnis = Daten.ISIN (dict_data_to_filter) Druck (Ergebnis) |
Ausgang:
| Name | Alter | Favorit | Thema |
|---|---|---|---|
| 0 | FALSCH | FALSCH | FALSCH |
| 1 | WAHR | FALSCH | FALSCH |
| 2 | FALSCH | FALSCH | FALSCH |
| 3 | WAHR | FALSCH | FALSCH |
Beispiel 3:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | Pandas als PD importieren Daten = Pd.DataFrame ( 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Alter': [25, 45, 23, 32], 'Abteilung': ['29', '35', '35', '40'] ) Serie_Data = Pd.Serie (['A', 'C', 'B', 'D']) Ergebnis = Daten.ISIN (Series_Data) Druck (Ergebnis) |
Ausgang:
| Name | Alter | Abteilung |
|---|---|---|
| 0 | WAHR | FALSCH |
| 1 | FALSCH | FALSCH |
| 2 | FALSCH | FALSCH |
| 3 | WAHR | FALSCH |
Beispiel 4:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 | Pandas als PD importieren Daten = Pd.DataFrame ( 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Rollnummer': [25, 45, 23, 32], "Haus": ["Blau", "grün", "grün", "gelb"] ) df = pd.DataFrame ( 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Rollnummer': [25, 45, 23, 32], "Haus": ["Blau", "grün", "grün", "gelb"] ) Ergebnis = Daten.ISIN (DF) Druck (Ergebnis) drucken() df = pd.DataFrame ( 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Rollnummer': [25, 45, 23, 32], "Haus": ["Blau", "grün", "grün", "gelb"] ) Ergebnis = Daten.ISIN (DF) Druck (Ergebnis) |
Ausgang:
| Name | Rollen | Nummer | Haus |
|---|---|---|---|
| 0 | WAHR | WAHR | WAHR |
| 1 | WAHR | WAHR | WAHR |
| 2 | WAHR | WAHR | WAHR |
| 3 | WAHR | WAHR | WAHR |
| Name | Rollen | Nummer | Haus |
|---|---|---|---|
| 0 | WAHR | WAHR | WAHR |
| 1 | WAHR | WAHR | WAHR |
| 2 | WAHR | WAHR | WAHR |
| 3 | WAHR | WAHR | WAHR |
Abschluss
Wir haben Pandas in Python, den DataFrame, die Pandas isin () -Funktion und einige isin () -Methodenbeispiele besprochen. Die ISIN () -Methode wird verwendet, um den booleschen Datenrahmen zu erhalten, der angibt.