Pandas If Déclaration

La clause «If» de Python est utilisée pour se séparer ou effectuer certaines opérations uniquement. La clause «if» fait partie des expressions conditionnelles. Le flux du programme est géré à l'aide d'un mécanisme de contrôle. L'instruction «if» prend en charge plusieurs opérateurs, y compris l'équivalence «==», supérieur à »> =», moins que «=», et par conséquent non équivalent «!= ". L'instruction «IF» dans Python est une instruction de boucle conditionnelle typique car il s'agit d'une boucle conditionnelle d'entrée de gamme où la condition est initialement déclarée avant le reste du code. Les déclarations «IF» de Python sont différentes de celles des autres langages de programmation orientés objet. Python n'a pas de facteur incrémentiel. Pour imprimer ou faire une certaine action, il utilise uniquement le mot-clé «IF» qui est dérivé directement de la syntaxe de l'instruction.

Si une déclaration en python sur d'autres programmes

Les supports incurvés sont utilisés en C et JavaScript pour indiquer le bloc d'instruction «IF». Toute phrase ou circonstance en dehors des accolades n'y appartient pas. Un point-virgule marque la conclusion de toute expression ou opération à l'intérieur du bloc «IF». Python est très facile à apprendre par rapport à d'autres langages de programmation, et l'espacement rend le code bien rangé et plus précis à expliquer. Dans Python, nous pouvons utiliser plusieurs contextes système «if» à travers des expressions Else. Si la condition est vraie, la prochaine déclaration ou opération est effectuée. Alternativement, si une autre déclaration ou condition est mentionnée pour effectuer si la condition est fausse, cette déclaration à l'intérieur du bloc «IF» est effectuée. Si aucune autre déclaration ou condition n'est mentionnée pour faire ressortir si la condition est fausse, le programme grimpe à la section suivante du code de l'extérieur de la déclaration «IF».

En utilisant la déclaration conditionnelle

Python exige que le mot «si» soit tapé dans la petite cas avant une condition, un côlon et une déclaration d'impression qui imprime la sortie attendue.

Python fournit les conditions mathématiques avancées standard suivantes:

• x == Y ce qui signifie que x est égal à y
• X != y montre que x n'est pas égal à y
• x> y indique que x est supérieur à y
• X

Utilisez une condition IF dans Pandas DataFrame via plusieurs méthodologies multiples:

• Une séquence de nombres
• Entier ainsi que le λ
• Cordes
• Fonction et tableaux
• Ou scénario

Syntaxe Pandas de l'instruction IF pour une séquence de nombres:

Syntaxe pandas de l'instruction if pour entier et λ:

Python if déclaration

Regardons le code d'instruction Python «IF» extrêmement court. Ce petit morceau de code a une condition «si» simple qui imprime «Dove existe» et «mon oiseau préféré est Dove» si le mot «Dove» apparaît dans la liste des noms d'oiseaux que nous avons ajoutés à ce code.

Le résultat rend la déclaration assez claire.

Exemple 1: Utilisation du Pandas DataFrame pour effectuer une condition IF pour la chaîne

Commençons par notre premier exemple dans cet article. Dans ce programme, nous avons créé un dataframe qui a deux colonnes. La première colonne représente le «nom» et la deuxième colonne représente le «Gender_name». Les noms que nous prenons dans la première colonne sont «Ali», «Ahmed», «Muniba» et «Eman». Le ”PD.La fonction DataFrame () ”Spécifie le Pandas DataFrame.

Vous pouvez utiliser un tableau conditionnel ou une étiquette pour récupérer une collection de lignes et de colonnes à l'aide du «DF. loc [] "qui est le" DataFrame des Pandas.loc. L'opération «loc []» est essentiellement une opération d'attribut, bien qu'elle puisse également être utilisée avec un tableau logique. La simplicité d'utilisation du dataframe est l'un de ses principaux avantages. Vous pouvez le vérifier par vous-même en sélectionnant ou en filtrant les lignes ou colonnes de DataFrame à l'aide du Pandas «DataFrame.Attribut loc [] ”.

Dans un Pandas DataFrame, cet attribut est fréquemment utilisé. Nous utilisons quatre conditions «IF» distinctes dans cet exemple. La première condition est «==» qui signifie «égaux», suivi de «|» qui signifie «ou», suivi de «!= ”Qui représente« pas égaux »puis le« & »qui signifie« et ».

La colonne de genre à Pandas nous informe si le genre est «fille» ou «garçon» en utilisant la condition «IF». Dans les critères initiaux de «DF.loc », la phrase« garçon »est imprimée devant la colonne si« name »est égal à« Ahmed »ou« Ali ». Si ni «nom» ni «nom» ne sont «Ali» ni «Ahmed» dans la deuxième condition, une fille est imprimée devant eux. Les objets Python sont affichés sous forme de périphériques de sortie à l'aide de la fonction «print ()», comme son nom implique. L'impression du «DF» nous donne la sortie.

Ainsi, après l'exécution du code, nous recevrons les données souhaitées. La sortie montre que le dataframe.L'attribut LOC a réussi à nous informer des sexes représentés par leurs noms à l'emplacement approprié dans le dataframe fourni. Cette colonne "Boy" est imprimée à côté de "Ali" et "Ahmed" et "Girl" est imprimée avec "Eman" et "Muniba", respectivement.

Exemple 2: Utilisation des instructions IF pour les entiers

Démarrer le processus dans notre deuxième programme. Cet exemple montre comment appliquer les conditions «IF» à «DF.loc [] ”lors de l'utilisation des nombres pour effectuer notre travail. Nous devons mentionner les noms des lignes et des colonnes que nous voulons exclure car LOC est un algorithme basé sur un label. La méthode «loc []», qui n'accepte que les étiquettes d'index, renvoie une ligne ou un dataframe si l'étiquette d'index est présente dans le dataframe de l'appelant. Un Pandas DataFrame est un exemple de format de fichier bidimensionnel comparable à cette double collection ou à une table avec des lignes et des colonnes.

Considérez comment créer un fruit de données Python à l'aide des chiffres «12», «13», «15», «15», «16», «17», «15», «19», «15» et «21.«Nous avons deux conditions dans ce programme: l'une est égale à« == »et l'autre n'est pas égale à«!= ". Les deux colonnes de la dataframe que nous utilisons sont «égales _ou non égales» et «nombre.«Suivant cette condition, si les« nombres »sont égaux à« 15 », il imprime« vrai »devant ce numéro. S'ils ne le font pas, il imprime «faux."La fonction" print () "est utilisée dans ce code pour révéler clairement le message ou la valeur dans la console. L'énoncé peut être une phrase ou tout autre type qui comprend la colonne numérique dans laquelle nos données de mousse numérique sont imprimées dessus.

Cette fois, nous avons reçu ce résultat. Maintenant, si nous vérifions ce résultat avec le précédent, nous découvrons une disparité entre les deux. Cela indique si les nombres sont égaux à «15» ou des imprimés «faux» devant eux s'ils ne sont pas. Nous avons attrapé des chiffres et les avons comparés à ce nombre. La sortie suivante montre clairement le résultat:

Conclusion

L'utilisation d'une condition «IF» dans un Pandas Dataframe a été couverte. Python fournit de nombreuses façons de mettre en œuvre une telle condition. Dans cet article, nous avons discuté du «Pandas DataFrame.Syntaxe, implémentation et exemples de la propriété loc. Le «dataframe.La fonction loc [] ”dans Pandas est construite spécifiquement pour choisir les lignes ou les colonnes. Dans la première partie de cet exemple, la condition «IF» a été utilisée pour déterminer le sexe de certains noms. Dans le deuxième article, nous avons utilisé le «DF.Loc [] ”Technique avec la condition« IF »pour comparer les différents nombres à un nombre pour découvrir s'ils étaient égaux à ce nombre ou non. Cela revient finalement à la stratégie qui convient le mieux à vos exigences.