Comparison Operations करना
कॉलम या पूरे DataFrame की तुलना करने पर True/False जवाब मिलते हैं, जिन्हें आप count या filter कर सकते हैं।
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Syntax
df["column"] > value
df["column1"] == df["column2"]
(df["column"] > value).sum()Comparison operations
==, !=, > और < जैसे operators एक जैसी shape के boolean objects return करते हैं। किसी boolean Series को sum करने पर True values की गिनती मिलती है, और mean proportion देता है। eq, ne, gt और lt method forms हैं, और equals पूरे object की equality check करता है।
Note:
(df["a"] > 1).mean() 1 से ऊपर की rows का fraction देता है।
उदाहरण: Comparison operations
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 5, 9], "b": [2, 5, 7]})
print(df["a"] > df["b"])
print((df["a"] > 3).sum(), (df["a"] > 3).mean().round(2))
print(df.equals(df.copy()))
# Output:
# 0 False
# 1 False
# 2 True
# dtype: bool
# 2 0.67
# TrueRelated Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- पूरे DataFrames को equality के लिए == से compare करना
- अलग-अलग indexes वाली Series को compare करना
- यह भूल जाना कि True की गिनती 1 होती है
चैप्टर सारांश
- Comparisons boolean objects return करते हैं
- sum True values गिनता है
- mean proportion देता है
- equals पूरी equality test करता है
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