如何在Pandas中比较两列 |
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如何在Pandas中比较两列
在这篇文章中,我们学习如何比较pandas的数据框架中的列。Pandas是Python中一个非常有用的库,它主要用于数据分析、可视化、数据清洗等方面。 当我们想比较它们之间的价值或想知道它们之间的相似性时,比较列是非常必要的。例如,如果我们有两列,而我们想找到哪一列大于或小于另一列,或者想找到它们之间的相似性,比较列是我们可能需要做的合适的事情。在pandas和NumPy中有许多类型的方法来比较它们之间的值,我们将在本文中看到所有的方法和实现。 方法一:使用np.where()方法在这个方法中,条件被传递到这个方法中,如果条件为真,那么它将是我们给出的值(即语法中的’X’),如果它为假,那么,它将是我们给他们的值(即语法中的’y’)。 语法: numpy.where(condition[,x, y]) 参数: condition:当真时,产生x,否则产生y。 x, y :可供选择的数值。在下面的代码中,我们正在导入必要的库,即pandas和NumPy。我们创建了一个字典,并给出了每一列的值。然后,它被转换为一个pandas数据框架。通过使用NumPy的Where()方法,我们得到了比较各列的条件。如果’column1’小于’column2’并且’column1’小于’column3’,我们就打印’column1’的值。如果条件失败,我们给出的值是’NaN’。这些结果被存储在数据框架的新列中。 # Importing Libraries import pandas as pd import numpy as np # data's stored in dictionary details = { 'Column1': [1, 2, 30, 4], 'Column2': [7, 4, 25, 9], 'Column3': [3, 8, 10, 30] } # creating a Dataframe object df = pd.DataFrame(details) # Where method to compare the values # The values were stored in the new column df['new'] = np.where((df['Column1'] |
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