ค่าบูลีน เช่น จริง &เท็จ และ 1&0 สามารถใช้เป็นดัชนีในดาต้าเฟรมแพนด้า พวกเขาสามารถช่วยเรากรองข้อมูลที่จำเป็น ในตัวอย่างด้านล่าง เราจะเห็นวิธีการต่างๆ ที่สามารถใช้เพื่อดำเนินการจัดทำดัชนีบูลีนได้
การสร้างดัชนีบูลีน
ลองพิจารณา data frame ที่อธิบายข้อมูลจากเกม คะแนนต่าง ๆ ที่ทำคะแนนในวันต่าง ๆ ถูกกล่าวถึงในพจนานุกรม จากนั้นเราสามารถสร้างดัชนีบน dataframe โดยใช้ True และ False เป็นค่าการจัดทำดัชนี จากนั้นเราสามารถพิมพ์ dataframe สุดท้ายได้
ตัวอย่าง
import pandas as pd
# dictionary
game = {'Day':["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"], 'points':[31,24,16,11,22]}
df = pd.DataFrame(game,index=[True,False,True,False,True])
print(df) การรันโค้ดด้านบนทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
ผลลัพธ์
Day points True Monday 31 False Tuesday 24 True Wednesday 16 False Thursday 11 True Friday 22
การใช้ .loc[]
ฟังก์ชันนี้สามารถใช้เพื่อกรองเรกคอร์ดที่มีค่าบูลีนเฉพาะออก ในตัวอย่างด้านล่าง เราจะเห็นการดึงเฉพาะระเบียนที่มีค่าบูลีนเป็น True
ตัวอย่าง
import pandas as pd
# dictionary
game = {'Day':["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"], 'points':[31,24,16,11,22]}
df = pd.DataFrame(game,index=[True,False,True,False,True])
#print(df)
print(df.loc[True]) การรันโค้ดด้านบนทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
ผลลัพธ์
Day points True Monday 31 True Wednesday 16 True Friday 22
การใช้ .ix[]
ในวิธีนี้ เรายังใช้จำนวนเต็มเป็นค่าบูลีน ดังนั้นเราจึงเปลี่ยนค่า True และ False ใน dataframe เป็น 1 และ 0 จากนั้นใช้เพื่อกรองระเบียนออก
ตัวอย่าง
import pandas as pd
# dictionary
game = {'Day':["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"], 'points':[31,24,16,11,22]}
df = pd.DataFrame(game,index=[1,1,0,0,1])
#print(df)
print(df.ix[0]) การเรียกใช้โค้ดด้านบนทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้:
ผลลัพธ์
Day points 0 Wednesday 16 0 T hursday 11
