الباندا والحالة

بناء الجملة

مثال 01

نقوم بعمل هذه الرموز على تطبيق 'Spyder' وسنستخدم عامل التشغيل 'AND' في ظروفنا في 'الباندا' هنا. أثناء قيامنا برموز الباندا ، نحتاج أولاً إلى استيراد 'pandas as pd' وسنحصل على طريقتها عن طريق وضع 'pd' فقط في الكود الخاص بنا. ثم نقوم بإنشاء قاموس باسم 'Cond' والبيانات التي ندرجها هنا هي 'A1' و 'A2' و 'A3' هي أسماء الأعمدة ، ونضيف '1 و 2 و 3' في ' A1 '، في' A2 'هناك' 2 و 6 و 4 'وآخر' A3 'يحتوي على' 3 و 4 و 5 '.

ثم نتحرك لإنشاء إطار البيانات لهذا القاموس من خلال استخدام “pd.DataFrame” هنا. سيؤدي هذا إلى إرجاع DataFrame لبيانات القاموس أعلاه. نقدمها أيضًا من خلال توفير 'print ()' هنا ، وبعد ذلك ، نطبق بعض الشروط ونستخدم أيضًا عامل التشغيل '&' في هذه الحالة. الشرط الأول هنا هو أن 'A1> = 1' ثم نضع عامل التشغيل '&' ونضع شرطًا آخر وهو 'A2 <5'. عندما نقوم بتنفيذ هذا ، فإنه سيعيد النتيجة إذا كانت 'A1> = 1' وكذلك 'A2 <5'. إذا تم استيفاء كلا الشرطين هنا ، فسيتم عرض النتيجة ، وإذا كان أي منهما غير راضٍ هنا ، فلن يعرض أي بيانات.

يتحقق من أعمدة 'A1' و 'A2' في DataFrame ثم يقوم بإرجاع النتيجة. يتم عرض النتيجة على الشاشة لأننا نستخدم العبارة 'print ()'.

النتيجة هنا. يعرض جميع البيانات التي أدخلناها في DataFrame ثم يتحقق من كلا الشرطين. تقوم بإرجاع تلك الصفوف التي يكون فيها 'A1> = 1' وكذلك 'A2 <5'. نحصل على صفين في هذا الناتج لأن كلا الشرطين مستوفيان في صفين.

المثال 02

في هذا المثال ، نقوم بإنشاء DataFrame مباشرة بعد استيراد 'pandas as pd'. يتم إنشاء 'الفريق' DataFrame هنا ، مع احتواء البيانات على أربعة أعمدة. العمود الأول هو عمود 'الفرق' هنا حيث نضع 'A ، A ، B ، B ، B ، B ، C ، C'. ثم العمود بجوار 'الفرق' هو ​​'النتيجة' ، حيث نقوم بإدخال '25 ، 12 ، 15 ، 14 ، 19 ، 23 ، 25 ، 29'. بعد ذلك ، العمود الذي لدينا هو 'خارج' ، ونضيف أيضًا البيانات فيه كـ '5 و 7 و 7 و 9 و 12 و 9 و 9 و 4'. عمودنا الأخير هنا هو عمود 'المرتدات' والذي يحتوي أيضًا على بعض البيانات الرقمية ، وهي '11 ، 8 ، 10 ، 6 ، 6 ، 5 ، 9 ، 12'.

تم إكمال DataFrame هنا ، وعلينا الآن طباعة DataFrame هذا ، لذلك لهذا ، نضع 'print ()' هنا. نريد الحصول على بعض البيانات المحددة من DataFrame هذا ، لذلك قمنا بتعيين بعض الشروط هنا. لدينا شرطان هنا ، ونضيف عامل التشغيل 'AND' بين هذين الشرطين ، لذلك سيعيد فقط تلك الشروط التي تفي بالشرطين. الشرط الأول الذي أضفناه هنا هو 'الدرجة> 20' ثم وضع عامل التشغيل '&' والشرط الآخر وهو 'خارج == 9'.

لذلك ، سيقوم بتصفية تلك البيانات التي تكون فيها نقاط الفريق أقل من 20 وأيضًا نقاطهم 9. يقوم بتصفية تلك البيانات ويتجاهل الباقي ، والذي لن يلبي كلا الشرطين أو أي منهما. نعرض أيضًا تلك البيانات التي تفي بكلا الشرطين ، لذلك استخدمنا طريقة 'print ()'.

يفي صفان فقط بالشرطين اللذين طبقناهما على DataFrame هذا. يقوم فقط بتصفية الصفوف التي تكون النتيجة فيها أكبر من 20 ، وأيضًا ، تكون نهاياتها 9 وعرضها هنا.

مثال 03

في أكوادنا أعلاه ، نقوم فقط بإدخال البيانات الرقمية في DataFrame الخاص بنا. الآن ، نحن نضع بعض بيانات السلسلة في هذا الكود. بعد استيراد 'الباندا كـ pd' ، نتحرك لبناء 'عضو' DataFrame. يحتوي على أربعة أعمدة فريدة. اسم العمود الأول هنا هو 'الاسم' ، ونقوم بإدخال أسماء الأعضاء ، وهم 'الحلفاء ، بيلز ، تشارلز ، ديفيد ، إيثين ، جورج ، وهنري'. العمود التالي يسمى 'الموقع' هنا ، وله 'أمريكا. كندا وأوروبا وكندا وألمانيا ودبي وكندا 'فيه. يحتوي عمود 'الكود' على 'W و W و W و E و E و E و E'. نضيف أيضًا 'نقاط' الأعضاء هنا كـ '11 و 6 و 10 و 8 و 6 و 5 و 12'. نقدم 'العضو' DataFrame باستخدام طريقة 'print ()'. لقد حددنا بعض الشروط في DataFrame هذا.

هنا ، لدينا شرطان ، وبإضافة عامل التشغيل 'AND' بينهما ، فإنه سيعيد فقط الشروط التي تفي بكلا الشرطين. هنا ، الشرط الأول الذي قدمناه هو 'الموقع == كندا' ، متبوعًا بالمعامل '&' ، والشرط الثاني ، 'النقاط <= 9'. يحصل على هذه البيانات من DataFrame الذي يتم فيه استيفاء كلا الشرطين ، ثم وضعنا 'print ()' الذي يعرض تلك البيانات التي يكون فيها كلا الشرطين صحيحين.

أدناه يمكنك ملاحظة أنه يتم استخراج صفين من DataFrame وعرضهما. الموقع في كلا الصفين هو 'كندا' ، والنقاط أقل من 9.

المثال 04

نستورد كلا من 'الباندا' و 'numpy' هنا كـ 'pd' و 'np' على التوالي. نحصل على طرق 'pandas' بوضع الطريقتين 'pd' و 'numpy' بوضع 'np' عند الحاجة. ثم القاموس الذي أنشأناه هنا يحتوي على ثلاثة أعمدة. في عمود 'الاسم' الذي نضيف فيه 'الحلفاء ، جورج ، نيمي ، صموئيل ، وويليام'. بعد ذلك ، لدينا عمود 'Obt_Marks' والذي يحتوي على العلامات التي حصل عليها الطلاب ، وهذه العلامات هي '4 و 47 و 55 و 74 و 31'.

نقوم أيضًا بإنشاء عمود لـ 'Prac_Marks' هنا يحتوي على العلامات العملية للطالب. العلامات التي نضيفها هنا هي '5 و 67 و 54 و 56 و 12'. نصنع إطار البيانات لهذا القاموس ثم نطبعه. نطبق هنا 'np.Logical_and' ، والذي سيعيد النتيجة بصيغة 'True' أو 'False'. نقوم أيضًا بتخزين النتيجة بعد التحقق من كلا الشرطين في عمود جديد ، قمنا بإنشائه هنا باسم 'Pass_Status'.

ويتحقق من أن 'العلامات_الخاصة' أكبر من '40' وأن 'العلامات_الخاصة' أكبر من '40'. إذا كان كلاهما صحيحًا ، فسيتم تحويله إلى صحيح في العمود الجديد ؛ وإلا فإنه يجعله كاذبًا.

يُضاف العمود الجديد باسم 'Pass_Status' ، ويتكون هذا العمود من 'True' و 'False' فقط. إنه يجعله صحيحًا حيث تكون العلامات التي تم الحصول عليها وكذلك العلامات العملية أكبر من 40 وكاذبة للصفوف المتبقية.

استنتاج

الهدف الرئيسي من هذا البرنامج التعليمي هو شرح مفهوم 'والحالة' في 'الباندا'. لقد تحدثنا عن كيفية الحصول على تلك الصفوف حيث يتم استيفاء كلا الشرطين ، أو نتحقق أيضًا بالنسبة لتلك الصفوف التي تكون فيها جميع الشروط مستوفاة وخاطئة بالنسبة للباقي. لقد اكتشفنا هنا أربعة أمثلة. جميع الأمثلة الأربعة التي أنشأناها في هذا البرنامج التعليمي مرت بهذه العملية. تم تقديم جميع الأمثلة في هذا البرنامج التعليمي بعناية لمصلحتك. يجب أن يساعدك هذا البرنامج التعليمي في فهم هذه الفكرة بشكل أكثر وضوحًا.