python | pandas data frame . ne()
哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python 熊猫 dataframe-ne/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。 Pandas dataframe.ne() 函数检查数据帧元素与常量、序列或其他数据帧元素之间的不相等性。如果比较中的两个值不相等，则返回 true，否则返回 false。
语法: DataFrame.ne(other，axis='columns '，level=None) 参数: other : Series，DataFrame，或常量 axis : 对于 Series 输入，axis 要匹配 级别上的 Series 索引:跨级别广播，匹配传递的 MultiIndex 级别上的索引值 返回:结果:DataFrame
示例#1: 使用 ne()函数检查数列和数据框之间的不等式。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first dataframe
df1=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1],
"B":[5,2,54,3,2],
"C":[20,20,7,3,8],
"D":[14,3,6,2,6]})
# Print the dataframe
df1
让我们创建系列
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# create series
sr = pd.Series([3, 2, 4, 5, 6])
# Print series
sr
让我们使用 dataframe.ne()函数来计算不等式
Python 3
# evaluate inequality over the index axis
df.ne(sr, axis = 0)
输出:
所有真值单元格表示比较值彼此不相等，而所有假值单元格表示比较值彼此相等。
示例 2: 使用 ne()函数检查两个数据帧的不相等性。一个数据帧包含数值。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first dataframe
df1=pd.DataFrame({"A":[14,4,5,4,1],
"B":[5,2,54,3,2],
"C":[20,20,7,3,8],
"D":[14,3,6,2,6]})
# Creating the second dataframe with <code>Na</code> value
df2=pd.DataFrame({"A":[12,4,5,None,1],
"B":[7,2,54,3,None],
"C":[20,16,11,3,8],
"D":[14,3,None,2,6]})
# Print the second dataframe
df2
让我们使用 dataframe.ne()函数。
Python 3
# passing df2 to check for inequality with the df1 dataframe.
d1f.ne(df2)
输出:
所有真值单元格表示比较值彼此不相等，而所有假值单元格表示比较值彼此相等。
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