বুলিয়ান মান যেমন True &false এবং 1&0 পান্ডা ডেটাফ্রেমে সূচী হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। তারা আমাদের প্রয়োজনীয় রেকর্ড ফিল্টার আউট সাহায্য করতে পারেন. নীচের উদাহরণগুলিতে আমরা বিভিন্ন পদ্ধতি দেখতে পাব যা বুলিয়ান ইনডেক্সিং অপারেশনগুলি চালাতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
বুলিয়ান সূচক তৈরি করা হচ্ছে
আসুন একটি গেম থেকে ডেটা বর্ণনা করার জন্য একটি ডেটা ফ্রেম বিবেচনা করি। বিভিন্ন দিনে স্কোর করা বিভিন্ন পয়েন্ট একটি অভিধানে উল্লেখ করা হয়। তারপর আমরা ইনডেক্সিং মান হিসাবে True এবং False ব্যবহার করে ডেটাফ্রেমে একটি সূচক তৈরি করতে পারি। তারপর আমরা চূড়ান্ত ডেটাফ্রেম প্রিন্ট করতে পারি।
উদাহরণ
import pandas as pd
# dictionary
game = {'Day':["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"], 'points':[31,24,16,11,22]}
df = pd.DataFrame(game,index=[True,False,True,False,True])
print(df) উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয়
আউটপুট
Day points True Monday 31 False Tuesday 24 True Wednesday 16 False Thursday 11 True Friday 22
.loc ব্যবহার করা হচ্ছে[]
এই ফাংশনটি একটি নির্দিষ্ট বুলিয়ান মান আছে এমন রেকর্ডগুলি ফিল্টার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। নীচের উদাহরণে আমরা দেখতে পাচ্ছি শুধুমাত্র সেই রেকর্ডগুলি নিয়ে আসা যেখানে বুলিয়ান মান সত্য৷
৷উদাহরণ
import pandas as pd
# dictionary
game = {'Day':["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"], 'points':[31,24,16,11,22]}
df = pd.DataFrame(game,index=[True,False,True,False,True])
#print(df)
print(df.loc[True]) উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয়
আউটপুট
Day points True Monday 31 True Wednesday 16 True Friday 22
.ix ব্যবহার করা হচ্ছে[]
এই পদ্ধতিতে আমরা বুলিয়ান মান হিসাবেও পূর্ণসংখ্যা ব্যবহার করি। তাই আমরা ডেটাফ্রেমের সত্য এবং মিথ্যা মানগুলিকে 1 এবং 0 এ পরিবর্তন করি৷ তারপরে রেকর্ডগুলি ফিল্টার করতে সেগুলি ব্যবহার করুন৷
উদাহরণ
import pandas as pd
# dictionary
game = {'Day':["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"], 'points':[31,24,16,11,22]}
df = pd.DataFrame(game,index=[1,1,0,0,1])
#print(df)
print(df.ix[0]) উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয়:
আউটপুট
Day points 0 Wednesday 16 0 T hursday 11
