Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como usar o método ge() em um DataFrame Pandas para realizar comparações elemento a elemento. O método ge() retorna um DataFrame de valores booleanos, indicando se cada elemento é maior ou igual ao elemento correspondente em outro DataFrame ou a um valor escalar.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido às limitações do Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias
Para começar, precisamos importar as bibliotecas necessárias: Pandas e NumPy.
import pandas as pd
import numpy as np
Criar um DataFrame
Em seguida, vamos criar um DataFrame para trabalhar.
df = pd.DataFrame({'A': [200, 500], 'B': [60, 250], 'C': [150, 1]})
print("O DataFrame é:")
print(df)
Isso criará um DataFrame com três colunas: 'A', 'B' e 'C'. Ele contém duas linhas de dados.
Realizar comparação usando um valor escalar
Agora, vamos realizar uma comparação usando um valor escalar. Usaremos o método ge() para verificar se cada elemento no DataFrame é maior ou igual a 200.
result = df.ge(200)
print("Após aplicar a função ge:")
print(result)
O método ge() é aplicado ao DataFrame df com o valor escalar 200. O DataFrame resultante result conterá valores booleanos, indicando se cada elemento em df é maior ou igual a 200.
Realizar comparação usando uma Series
Em seguida, vamos realizar uma comparação usando uma Série. Criaremos uma Série com três valores: 150, 200 e 150. Então, usaremos o método ge() para comparar o DataFrame df com esta Série.
series = pd.Series([150, 200, 150])
result = df.ge(series, axis=0)
print("Após aplicar a função ge:")
print(result)
O método ge() é aplicado ao DataFrame df com a Série series. O parâmetro axis é definido como 0, indicando que queremos comparar as linhas de df com os elementos de series. O DataFrame resultante result conterá valores booleanos, indicando se cada elemento em df é maior ou igual ao elemento correspondente em series.
Realizar comparação usando outro DataFrame
Finalmente, vamos realizar uma comparação usando outro DataFrame. Criaremos outro DataFrame df2 e o compararemos com o DataFrame original df usando o método ge().
df2 = pd.DataFrame({'A': [200, 550], 'B': [65, 251], 'C': [100, 10]})
result = df.ge(df2)
print("Após aplicar a função ge:")
print(result)
O método ge() é aplicado ao DataFrame df com o DataFrame df2. O DataFrame resultante result conterá valores booleanos, indicando se cada elemento em df é maior ou igual ao elemento correspondente em df2.
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método ge() em um DataFrame Pandas para realizar comparações elemento a elemento. Vimos como comparar um DataFrame com um valor escalar, uma Série e outro DataFrame. Ao aplicar o método ge(), obtivemos um DataFrame de valores booleanos indicando o resultado da comparação. Este método é útil para várias tarefas de análise de dados, como filtrar dados com base em certas condições.
