Método DataFrame.le() de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a usar el método DataFrame.le() de la biblioteca pandas en Python. El método DataFrame.le() se utiliza para realizar una comparación elemento a elemento de menor o igual que entre un DataFrame y otra estructura de datos, como un escalar, una secuencia, una Serie o otro DataFrame. Devuelve un nuevo DataFrame de valores booleanos que representan el resultado de la operación de comparación.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar las bibliotecas necesarias y crear el DataFrame

Comencemos importando la biblioteca pandas y creando un DataFrame. Usaremos el siguiente código:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [200, 500], "B": [60, 250], "C": [150, 1]})

Realizar una comparación con un escalar usando `DataFrame.le()`

Podemos realizar una comparación de menor o igual que entre el DataFrame y un valor escalar usando el método DataFrame.le(). Este método devuelve un nuevo DataFrame de valores booleanos. Usaremos el siguiente código:

comparison_df = df.le(200)

Realizar una comparación con una Serie usando `DataFrame.le()`

También podemos realizar una comparación de menor o igual que entre el DataFrame y una Serie usando el método DataFrame.le(). Este método realiza la operación de comparación en todo el DataFrame en función de los valores de índice de la Serie. Usaremos el siguiente código:

series = pd.Series([150, 200, 150])
comparison_df = df.le(series, axis=0)

Realizar una comparación con otro DataFrame usando `DataFrame.le()`

Por último, podemos realizar una comparación de menor o igual que entre el DataFrame y otro DataFrame usando el método DataFrame.le(). Este método realiza la comparación elemento a elemento entre los dos DataFrames y devuelve un nuevo DataFrame de valores booleanos. Usaremos el siguiente código:

df2 = pd.DataFrame({"A": [200, 550], "B": [65, 251], "C": [100, 10]})
comparison_df = df.le(df2)

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo usar el método DataFrame.le() en la biblioteca pandas. Aprendimos cómo realizar comparaciones de menor o igual que entre un DataFrame y un escalar, una Serie o otro DataFrame. El método DataFrame.le() nos permite comparar fácilmente los elementos en un DataFrame y obtener un nuevo DataFrame de valores booleanos que representan el resultado de la comparación.