이 튜토리얼에서는 pandas DataFrame 의 ne() 메서드에 대해 알아보겠습니다. ne() 메서드는 DataFrame 을 다른 데이터 구조와 요소별로 비교하는 데 사용되며, 비교 결과를 나타내는 부울 값의 DataFrame 을 반환합니다.
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먼저, pandas 라이브러리를 임포트하고 DataFrame 을 생성해야 합니다. 이 예제에서는 A, B, C 세 개의 열을 가진 DataFrame 을 생성합니다.
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [200, 500], "B": [60, 250], "C": [150, 1]})다음으로, ne() 메서드를 사용하여 DataFrame 을 스칼라 값과 비교할 수 있습니다. 이는 각 요소가 스칼라 값과 같지 않은지 여부를 나타내는 부울 타입 DataFrame 을 반환합니다.
print("--------The DataFrame is---------")
print(df)
print("----After applying ne method-----")
print(df.ne(200))ne() 메서드를 사용하여 DataFrame 을 Series 와 비교할 수도 있습니다. 이는 각 요소가 Series 의 해당 요소와 같지 않은지 여부를 나타내는 부울 타입 DataFrame 을 반환합니다.
print("--------The DataFrame is---------")
print(df)
series = pd.Series([150, 200, 150])
print("----After applying ne method-----")
print(df.ne(series, axis=0))마지막으로, DataFrame 을 다른 DataFrame 과 비교할 수 있습니다. 이는 각 요소가 다른 DataFrame 의 해당 요소와 같지 않은지 여부를 나타내는 부울 타입 DataFrame 을 반환합니다.
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))이 튜토리얼에서는 pandas DataFrame 에서 ne() 메서드를 사용하는 방법을 배웠습니다. DataFrame 을 스칼라 값, Series 및 다른 DataFrame 과 비교하는 방법을 살펴보았습니다. ne() 메서드는 요소별 비교를 수행하고 결과로 부울 타입 DataFrame 을 얻는 데 유용합니다. 이는 다양한 데이터 분석 및 조작 작업에 도움이 됩니다.