Pandas DataFrame の ne メソッド

はじめに

このチュートリアルでは、pandas DataFrame の ne() メソッドについて学びます。ne() メソッドは、DataFrame を他のデータ構造と要素ごとに比較するために使用され、比較結果を表す bool 値の 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 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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pandas 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 を作成する必要があります。この例では、A、B、C の 3 つの列を持つ DataFrame を作成します。

#importing pandas as pd
import pandas as pd

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

スカラー値と DataFrame を比較する

次に、ne() メソッドを使って DataFrame とスカラー値を比較できます。これにより、各要素がスカラー値と等しくないかどうかを表す bool 型の DataFrame が返されます。

print("--------The DataFrame is---------")
print(df)
print("----After applying ne method-----")
print(df.ne(200))

DataFrame と Series を比較する

ne() メソッドを使って、DataFrame と Series を比較することもできます。これにより、各要素が Series の対応する要素と等しくないかどうかを表す bool 型の DataFrame が返されます。

print("--------The DataFrame is---------")
print(df)
series = pd.Series([150, 200, 150])
print("----After applying ne method-----")
print(df.ne(series, axis=0))

DataFrame と別の DataFrame を比較する

最後に、DataFrame と別の DataFrame を比較することができます。これにより、各要素が他の DataFrame の対応する要素と等しくないかどうかを表す bool 型の DataFrame が返されます。

print("----After applying ne method-----")
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.ne(df_2))

まとめ

このチュートリアルでは、pandas DataFrame で ne() メソッドをどのように使用するか学びました。スカラー値、Series、および別の DataFrame と DataFrame を比較する方法を見ました。ne() メソッドは要素ごとの比較を行い、結果として bool 型の DataFrame を取得するのに役立ちます。これは、さまざまなデータ分析と操作タスクに役立ちます。