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この実験では、Pandas ライブラリの DataFrame.gt() メソッドについて学びます。このメソッドは、DataFrame を他の要素と要素ごとに比較し、比較の結果としてブール値の DataFrame を返します。
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
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DataFrame.gt() メソッドを使用するには、まず pandas ライブラリをインポートする必要があります。これは、次のコードを使用して行うことができます。
import pandas as pd次に、操作する DataFrame を作成します。例として、次のコードを使用できます。
df=pd.DataFrame({"A":[200,500],"B":[60,250],"C":[150,1]})次に、DataFrame.gt() メソッドを使用して DataFrame をスカラーと比較しましょう。これにより、各要素がスカラーよりも大きいかどうかを示すブール値を持つ新しい DataFrame が返されます。次のコードを使用してください。
print(df.gt(200))次に、DataFrame.gt() メソッドを使用して DataFrame を Series と比較しましょう。これにより、DataFrame の各要素が Series の対応する要素よりも大きいかどうかを示すブール値を持つ新しい DataFrame が返されます。次のコードを使用してください。
series = pd.Series([150, 200, 150])
print(df.gt(series,axis=0))最後に、DataFrame.gt() メソッドを使用して DataFrame を別の DataFrame と比較しましょう。これにより、最初の DataFrame の各要素が 2 番目の DataFrame の対応する要素よりも大きいかどうかを示すブール値を持つ新しい DataFrame が返されます。次のコードを使用してください。
df_1=pd.DataFrame({"A":[200,500],"B":[60,250],"C":[150,1]})
df_2=pd.DataFrame({"A":[200,550],"B":[65,251],"C":[100,10]})
print(df_1.gt(df_2))この実験では、Pandas ライブラリの DataFrame.gt() メソッドについて学びました。このメソッドを使用して、DataFrame をスカラー、Series、および別の DataFrame と比較する方法を見ました。DataFrame.gt() メソッドを使用することで、DataFrame 内で要素ごとの比較を便利に行い、ブール値の結果を取得できます。
