पांडा केस स्टेटमेंट का उपयोग कैसे करें?
केस स्टेटमेंट कई तरह से बनाए जा सकते हैं। NumPy जहाँ () फ़ंक्शन, जो निम्नलिखित मूलभूत सिंटैक्स को नियोजित करता है, पंडों के डेटाफ़्रेम में केस स्टेटमेंट बनाने का सबसे सरल तरीका है:
डीएफ [ 'आम नाम' ] = एनपी.कहां ( स्थिति 1 , 'मान 1',एनपी.जहां ( स्थिति दो , 'मान 2',
एनपी.जहां ( स्थिति 3 , 'वैल्यू3', 'वैल्यू4' ) ) )
उपरोक्त कथन मूल्य के लिए प्रत्येक शर्त की जाँच करेगा और, यदि शर्त संतुष्ट है, तो आउटपुट उत्पन्न करेगा या शर्त के विरुद्ध मान लौटाएगा।
उदाहरण # 1: जहां () फ़ंक्शन का उपयोग करके पांडस केस स्टेटमेंट
आइए पहले एक डेटा फ़्रेम बनाएं ताकि हम अपने केस स्टेटमेंट का उपयोग कर सकें। डेटा फ़्रेम बनाने के लिए, हम पहले numpy और पांडा मॉड्यूल आयात करेंगे ताकि हम उनकी कार्यक्षमता का उपयोग कर सकें। हमारे डेटा फ्रेम को बनाने के लिए pd.Dataframe() का उपयोग किया जाएगा।
हमने 'df' डेटा फ्रेम बनाया है। एक पायथन डिक्शनरी pd.DataFrame() के अंदर कुंजियों और मूल्यों के साथ एक तर्क के रूप में कार्य करता है। हम अपने डेटा फ्रेम को देखने के लिए प्रिंट () फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे।
'डीएफ' डेटा फ्रेम में हमारे पास दो कॉलम 'नाम' और 'निशान' हैं ['रॉन', 'टिम', 'अन्ना', 'जैक', 'रॉब', 'लुसी'] और [4, 6 , 8, 6, 9,10] क्रमशः। मान लीजिए कि नाम छात्रों के नामों को संग्रहीत करने वाला कॉलम है और कॉलम 'अंक' कुछ हालिया परीक्षा के स्कोर को संग्रहीत करता है। अब, हम एक केस स्टेटमेंट लिखेंगे जो 'टिप्पणी' नामक एक नया कॉलम जोड़ता है जिसका मान प्रत्येक शर्त के लिए हमारे द्वारा निर्दिष्ट मानों पर आधारित होता है।
'numpy.where ()' विधि एक इनपुट सरणी, कॉलम, या सूची से तत्व सूचकांक प्रदान करती है जो निर्दिष्ट शर्त को पूरा करती है। उपरोक्त स्विच मामले में, np.where() फ़ंक्शन 'अंक' कॉलम में प्रत्येक तत्व की जांच करता है। यदि मान 5 के बराबर या उससे कम है, तो यह आउटपुट के रूप में 'असफल' हो जाएगा। यदि मान 7 से कम या उसके बराबर है, तो यह संतोषजनक होगा, और यदि मान 9 से कम या उसके बराबर है, तो यह 'बढ़िया' लौटाएगा। यदि कोई नहीं है, तो परिणाम उत्कृष्ट होगा।
जैसा कि देखा जा सकता है, नया कॉलम 'टिप्पणी' हमारे 'डीएफ' डेटा फ्रेम में बनाया गया है, जो उपरोक्त केस स्टेटमेंट द्वारा लौटाए गए मानों को संग्रहीत करता है।
उदाहरण # 2:
आइए उपरोक्त केस स्टेटमेंट को एक अलग डेटा फ्रेम के साथ फिर से देखें। मान लीजिए कि हमें पिछले फुटबॉल टूर्नामेंट में खिलाड़ियों को उनके कुल लक्ष्यों के आधार पर ग्रेड देना है। तो चलिए फ़ुटबॉल खिलाड़ी के रिकॉर्ड को संग्रहीत करने के लिए एक डेटा फ़्रेम बनाते हैं।
हमने अपना डेटा फ्रेम बनाने के लिए pd.DataFrame() फ़ंक्शन के अंदर 'नाम' और 'लक्ष्य' कुंजी के साथ एक शब्दकोश पास किया है। हमारे डेटा फ्रेम को प्रिंट करने के लिए, हम प्रिंट फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे।
जैसा कि उपरोक्त डेटा फ्रेम में देखा जा सकता है, हमारे पास दो कॉलम हैं: 'नाम' और 'लक्ष्य'। कॉलम नाम में, हमारे पास खिलाड़ियों के नाम हैं ['जॉन', 'मार्टी', 'क्ले', 'निक', 'माइक', 'एलेक्स', 'टॉम', 'रॉकी']। 'कॉलम' लक्ष्यों में, हमारे पास पिछले टूर्नामेंट में प्रत्येक खिलाड़ी द्वारा बनाए गए कुल गोल हैं। अब हम इन खिलाड़ियों को उनके द्वारा बनाए गए लक्ष्यों के आधार पर ग्रेड देने के लिए अपने केस स्टेटमेंट का उपयोग करेंगे।
उपरोक्त मामला कहाँ () फ़ंक्शन का उपयोग करके बनाया गया है। मामले के अंदर, स्टेटमेंट फ़ंक्शन शर्तों के विरुद्ध 'अंक' कॉलम में प्रत्येक तत्व की जाँच कर रहा है। यदि कॉलम 'लक्ष्य' में मान 5 के बराबर या उससे कम है, तो यह 'सी' लौटाएगा। यदि कॉलम 'लक्ष्य' में मान 9 के बराबर या उससे कम है, तो यह 'बी' लौटाएगा। यदि कॉलम 'लक्ष्य' में मान 10 के बराबर या उससे अधिक है तो यह 'ए' लौटाएगा। कथन द्वारा लौटाए गए मान नए कॉलम 'रेटिंग' में संग्रहीत किए जाएंगे। परिणाम देखने के लिए 'df' प्रिंट करते हैं।
उपरोक्त स्क्रिप्ट का उपयोग करके नया कॉलम 'रेटिंग' सफलतापूर्वक बनाया गया है।
उदाहरण # 3: पंडों अगर-अन्यथा लागू () फ़ंक्शन का उपयोग करके कथन
किसी फ़ंक्शन को लागू करने के लिए डेटा फ़्रेम की पंक्ति या स्तंभ अक्ष का उपयोग लागू () विधि द्वारा किया जाता है। हम अपना खुद का परिभाषित फ़ंक्शन बना सकते हैं और इसे हमारे डेटा फ्रेम में पांडा में उपयोग कर सकते हैं। इसमें अगर-और शर्तें शामिल होंगी। आइए पहले अपना डेटा फ़्रेम बनाएं, फिर हम एक फ़ंक्शन बनाएंगे जिसमें हम परिणाम उत्पन्न करने के लिए if-else स्टेटमेंट का उपयोग करेंगे। अपना डेटा फ़्रेम बनाने के लिए, हम पहले पांडा के मॉड्यूल को आयात करेंगे, फिर हम pd.DataFrame () विधि के अंदर एक शब्दकोश पास करेंगे।
जैसा कि देखा जा सकता है, हमारे डेटा फ्रेम में दो कॉलम 'ए' होते हैं जो संख्यात्मक मानों को संग्रहीत करते हैं [23, 35, 64, 74, 85] और 'बी' मानों के साथ [45, 34, 61, 89, 27]। अब हम एक फंक्शन बनाएंगे जो यह निर्धारित करेगा कि हमारे डेटा फ्रेम की प्रत्येक पंक्ति में दोनों कॉलमों में से कौन सा मान अधिक है।
आप पायथन लैम्ब्डा फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं 'pandas. DataFrame.apply ()” एक एक्सप्रेशन चलाने के लिए। पायथन में, एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन एक कॉम्पैक्ट अनाम फ़ंक्शन है जो किसी भी संख्या में तर्कों को स्वीकार करता है और एक अभिव्यक्ति निष्पादित करता है। ऊपर की स्क्रिप्ट में, हमने एक कंडीशन स्टेटमेंट बनाया है जो दोनों कॉलम के मूल्य की तुलना करेगा और परिणाम को नए 'तुलना' कॉलम में स्टोर करेगा। यदि कॉलम 'ए' का मान कॉलम 'बी' के मान से कम है, तो यह 'बी बड़ा है' लौटाएगा। अगर शर्त संतुष्ट नहीं होती है तो यह 'ए बड़ा है' लौटाएगा।
उदाहरण # 4:
आइए एक अन्य डेटा फ्रेम के साथ लागू () फ़ंक्शन के अंदर if-else स्टेटमेंट का उपयोग करके एक और उदाहरण आज़माएं।
मान लीजिए कि हमारा डेटा फ्रेम किसी कंपनी के कर्मचारियों के रिकॉर्ड संग्रहीत कर रहा है। कॉलम 'एम्प' कर्मचारियों के नाम ['फ्रैंकी', 'हैरी', 'ल्यूक', 'पीटर', 'एंड्रयू'] संग्रहीत करता है, जबकि कॉलम 'वेतन' प्रत्येक कर्मचारी के वेतन को संग्रहीत करता है [1350, 1000, 900 , 1200, 980] 'df' डेटा फ्रेम में। अब हम लागू () विधि का उपयोग करके अपना if-else स्टेटमेंट बनाएंगे।
उपरोक्त शर्त कॉलम 'वेतन' में प्रत्येक मूल्य की जाँच करेगी और कर्मचारियों के वेतन में 200 जोड़ देगी जहाँ वेतन मूल्य 1000 से कम या उसके बराबर है। हमने नए कॉलम में लागू () फ़ंक्शन से लौटाए गए मूल्यों को संग्रहीत किया है। वृद्धि'। आइए उपरोक्त लिपि से परिणाम देखें।
जैसा कि आप देख सकते हैं, फ़ंक्शन ने सफलतापूर्वक 200 को उन मानों में जोड़ा है जो 100 से कम या उसके बराबर थे। जो मान 1000 से अधिक थे वे अपरिवर्तित रहे।
निष्कर्ष:
इस ट्यूटोरियल में, हमने देखा है कि जब शर्त संतुष्ट होती है, तो इस प्रकार का एक स्टेटमेंट, जिसे केस स्टेटमेंट कहा जाता है, एक वैल्यू देता है। हमने देखा है कि आप किसी आवश्यक ऑपरेशन या कार्य को करने के लिए केस स्टेटमेंट कैसे बना सकते हैं। इस ट्यूटोरियल में, हमने केस स्टेटमेंट बनाने के लिए np.where () फंक्शन और अप्लाई () फंक्शन का इस्तेमाल किया है। हमने आपको यह सिखाने के लिए कुछ उदाहरण लागू किए हैं कि कैसे () फ़ंक्शन का उपयोग करके और केस स्टेटमेंट बनाने के लिए लागू () फ़ंक्शन का उपयोग करके पांडा केस स्टेटमेंट का उपयोग कैसे करें।