Pandas DataFrame の le メソッド

はじめに

この実験では、Python の pandas ライブラリの DataFrame.le() メソッドの使い方を学びます。DataFrame.le() メソッドは、DataFrame とスカラー、シーケンス、Series、または別の DataFrame などの別のデータ構造との要素ごとの以下または等しい比較を行うために使用されます。比較演算の結果を表すブール値の新しい DataFrame を返します。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

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必要なライブラリをインポートして DataFrame を作成する

まず、pandas ライブラリをインポートして DataFrame を作成しましょう。以下のコードを使用します。

import pandas as pd
import numpy as np

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

DataFrame.le() を使ってスカラーと比較する

DataFrame.le() メソッドを使って、DataFrame とスカラー値の間で以下または等しい比較を行うことができます。このメソッドは、ブール値の新しい DataFrame を返します。以下のコードを使用します。

comparison_df = df.le(200)

DataFrame.le() を使って Series と比較する

DataFrame.le() メソッドを使って、DataFrame と Series の間で以下または等しい比較も行うことができます。このメソッドは、Series のインデックス値に基づいて比較演算を DataFrame に対してブロードキャストします。以下のコードを使用します。

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

DataFrame.le() を使って別の DataFrame と比較する

最後に、DataFrame.le() メソッドを使って、DataFrame と別の DataFrame の間で以下または等しい比較を行うことができます。このメソッドは、2つの DataFrame の要素ごとに比較を行い、ブール値の新しい DataFrame を返します。以下のコードを使用します。

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

まとめ

この実験では、pandas ライブラリの DataFrame.le() メソッドの使い方を学びました。DataFrame とスカラー、Series、または別の DataFrame の間で以下または等しい比較を行う方法を学びました。DataFrame.le() メソッドを使うことで、DataFrame の要素を簡単に比較し、比較結果を表すブール値の新しい DataFrame を取得することができます。