Pandas si decena
Si la declaración en Python sobre otra programación
Los soportes curvos se usan en C y JavaScript para indicar el bloque de la declaración "si". Cualquier frase o circunstancia fuera de los aparatos ortopédicos no pertenece allí. Un punto y coma marca la conclusión de cualquier expresión u operación dentro del bloque "Si". Python es muy fácil de aprender en comparación con otros lenguajes de programación, y el espaciado hace que el código sea ordenado y más preciso de explicar. En Python, podemos usar varios contextos del sistema "si" a través de las expresiones de lo contrario. Si la condición es verdadera, se lleva a cabo la siguiente declaración u operación. Alternativamente, si se menciona alguna otra declaración o condición para llevar a cabo si la condición es falsa, esa declaración dentro del bloque "Si" se realiza. Si no se menciona ninguna otra declaración o condición para resaltar si la condición es falsa, el programa sube a la siguiente sección del código desde fuera de la declaración "si".
Usando la declaración condicional
Python requiere que la palabra "si" se escriba en la caja minúscula antes de una condición, un colon y una declaración de impresión que imprime la salida esperada.
Python proporciona las siguientes condiciones matemáticas avanzadas estándar:
- x == y, lo que significa que x es igual a y
- X != y muestra que x no es igual a y
- x> y indica que x es mayor que y
- X
Use una condición IF en Pandas DataFrame a través de varias metodologías múltiples:
- Una secuencia de números
- Entero y el λ
- Instrumentos de cuerda
- Función y matrices
- O escenario
Sintaxis de pandas de la declaración IF para una secuencia de números:
Sintaxis de pandas de la declaración if para entero y λ:
Python si la declaración
Veamos el código de declaración de Python "If" de Python extremadamente corto. Esta pequeña pieza de código tiene una condición directa "si" que imprime "Dove existe" y "mi pájaro favorito es paloma" si la palabra "paloma" aparece en la lista de nombres de aves que agregamos a este código.
El resultado deja la declaración bastante claro.
Ejemplo 1: Uso de Pandas DataFrame para realizar una condición IF para cadena
Comencemos con nuestro primer ejemplo en este artículo. En este programa, creamos un DataFrame que tiene dos columnas. La primera columna representa el "nombre" y la segunda columna representa el "género_name". Los nombres que tomamos en la primera columna son "Ali", "Ahmed", "Muniba" y "Eman". El "PD.La función DataFrame () "especifica el Pandas DataFrame.
Puede usar una matriz condicional o una etiqueta para recuperar una colección de filas y columnas utilizando el "DF. loc [] "que es el" marcado de datos de los pandas.loc ". La operación "loc []" es esencialmente una operación de atributo, aunque también se puede usar con una matriz lógica. La simplicidad del uso del DataFrame es uno de sus beneficios clave. Puede verificar esto para usted seleccionando o filtrando las filas o columnas de DataFrame utilizando el "DataFrame de datos PANDAS.Atributo Loc [] ".
En un marco de datos de pandas, este atributo se usa con frecuencia. Usamos cuatro condiciones "si" separadas en este ejemplo. La primera condición es "==" que representa "iguales", seguido de "|" que significa "o", seguido de "!= "Que significa" no es igual "y luego el" & "que significa" y ".
La columna de género en Pandas nos informa si el género es "niña" o "niño" utilizando la condición "si". En los criterios iniciales de "DF.loc ", la frase" niño "se imprime frente a la columna si" nombre "es igual a" Ahmed "o" Ali ". Si ni el "nombre" ni el "nombre" es igual a "Ali" o "Ahmed" en la segunda condición, una niña se imprime frente a ellos. Los objetos de Python se muestran como dispositivos de salida utilizando la función "print ()", como el nombre lo indica. Imprimir el "DF" nos da la salida.
Por lo tanto, después de la ejecución del código, recibiremos los datos deseados. La salida muestra que el marco de datos.El atributo LOC tuvo éxito al informarnos de los géneros representados por sus nombres en la ubicación apropiada en el marco de datos proporcionado. Esta columna "Boy" se imprime junto a "Ali" y "Ahmed" y "Girl" se imprimen con "Eman" y "Muniba", respectivamente.
Ejemplo 2: Uso de declaraciones de IF para enteros
Iniciar el proceso en nuestro segundo programa. Este ejemplo muestra cómo aplicar las condiciones "si" a "DF.loc [] ”mientras usa los números para llevar a cabo nuestro trabajo. Debemos mencionar los nombres de las filas y columnas que queremos excluir porque LOC es un algoritmo basado en etiquetas. El método "Loc []", que solo acepta etiquetas de índice, devuelve una fila o marcado de datos si la etiqueta de índice está presente en el marcador de datos de la persona que llama. Un Pandas DataFrame es un ejemplo de un formato de archivo bidimensional que es comparable a esta doble colección o una tabla con filas y columnas.
Considere cómo crear un marco de datos de Python usando los dígitos "12", "13", "15", "15", "16", "17", "15", "19", "15" y "21."Tenemos dos condiciones en este programa: una es igual a" == "y la otra no es igual a"!= ". Las dos columnas en el marco de datos que usamos son "iguales _o no iguales" y "número."Siguiendo esta condición, si los" números "son iguales a" 15 ", imprime" verdadero "frente a ese número. Si no lo hacen, imprime "Falso.La función "print ()" se usa en este código para revelar el mensaje o el valor claramente en la consola. La declaración puede ser una frase o cualquier otro tipo que comprenda la columna numérica en la que se imprimen nuestros datos de espuma numérica.
Esta vez, recibimos este resultado. Ahora, si verificamos este resultado con el anterior, descubrimos una disparidad entre los dos. Esto indica si los números son iguales a "15" o imprimen "falsos" frente a ellos si no lo son. Tomamos algunos números y los comparamos con ese número. La siguiente salida muestra claramente el resultado:
Conclusión
Se cubrió el uso de una condición "si" en un marco de datos de pandas. Python proporciona muchas formas de implementar dicha condición. En este artículo, discutimos el "marco de datos de pandas.sintaxis, implementación y ejemplos de la propiedad de Loc. El "marco de datos.La función loc [] "en pandas está construida específicamente para elegir las filas o columnas. En la primera parte de este ejemplo, se usó la condición "if" para determinar el género de algunos nombres. En el segundo artículo, utilizamos el "DF.técnica loc [] "con la condición" si "para comparar los diversos números con un número para descubrir si eran igual o no a ese número. Finalmente se reduce a la estrategia que mejor se adapta a sus requisitos.