Hướng dẫn dùng np.where pandas python

Mô-đun NumPy cung cấp một hàm numpy.where () để chọn các phần tử dựa trên một điều kiện. Nó trả về các phần tử được chọn từ a hoặc b tùy thuộc vào điều kiện.

Nội dung chính Show

• 1. Ví dụ nhanh về Python NumPy trong đó Hàm
• 2. Cú pháp của NumPy where ()
• 2.1 Các tham số của where ()
• 2.2 Giá trị trả về của where ()
• 3. Cách sử dụng hàm NumPy where ()
• 3.1 Sử dụng NumPy where () với Điều kiện duy nhất
• 4. Sử dụng hàm where () Với Mảng 2- D
• 5. Sử dụng NumPy where () không có biểu thức điều kiện
• 6. Sử dụng numpy.where () với Nhiều điều kiện
• 7. Kết luận
• Bạn cũng có thể thích
• Người giới thiệu

Ví dụ: nếu tất cả các đối số -> điều kiện, a & b được chuyển vào numpy.where () thì nó sẽ trả về các phần tử được chọn từ a & b tùy thuộc vào các giá trị trong mảng bool được tạo bởi điều kiện.

Các bài viết liên quan:

Nếu chỉ cung cấp điều kiện, thì hàm này là viết tắt của hàm np.asarray (condition) .nonzero (). Mặc dù nonzero nên được ưu tiên trực tiếp, vì nó hoạt động chính xác cho các lớp con.

Cú pháp:

numpy.where(condition[, x, y])  

Tham số:

Đây là các tham số sau trong hàm numpy.where ():

1. condition: array_like, bool

Nếu tham số này được đặt thành True, hãy mang lại x, nếu không, hãy mang lại cho y.

1. x, y: array_like:

Tham số này xác định các giá trị để chọn. X, y và điều kiện cần phải được phát sóng thành một số hình dạng.

Return:

Hàm này trả về mảng có các phần tử từ x trong đó điều kiện là Đúng và các phần tử từ y ở nơi khác.

Ví dụ 1: np.where ()

import numpy as np  
a=np.arange(12)  
b=np.where(a<6,a,5*a)  
b  

Trong đoạn code trên

• Chúng tôi đã tạo một mảng ‘a’ bằng hàm np.arange ().
• Chúng ta đã khai báo biến ‘b’ và gán giá trị trả về của hàm np.where ().
• Chúng tôi đã chuyển mảng ‘a’ trong hàm.
• Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của b.

Trong đầu ra, các giá trị từ 0 đến 5 được giữ nguyên theo điều kiện và các giá trị khác đã được nhân với 5.

Output:

Ví dụ 2: Đối với mảng nhiều chiều

import numpy as np  
a=np.arange(12)  
b=np.where([[True, False], [True, True]],[[1, 2], [3, 4]],[[9, 8], [7, 6]])  
b  

Output:

Ví dụ 3: Phát x, y và điều kiện

import numpy as np  
x, y = np.ogrid[:3, :4]  
a=np.where(x > y, x, 10 + y)  
a  

Output:

Trong đoạn code trên

• Chúng tôi đã tạo một mảng ‘a’ bằng hàm np.arange ().
• Chúng tôi đã khai báo biến ‘b’ và gán giá trị trả về của hàm np.where ().
• Chúng ta đã chuyển một mảng nhiều chiều gồm boolean dưới dạng điều kiện và x và y dưới dạng mảng số nguyên.
• Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của b.

Trong đầu ra, giá trị x đã được so sánh với giá trị y nếu nó thỏa mãn điều kiện, thì nó sẽ được in ra giá trị x, ngược lại, nó sẽ in ra giá trị y, giá trị này đã được chuyển làm đối số trong hàm where ().

Ví dụ 4: Truyền giá trị cụ thể

x=np.array([[0,1,2],[0,2,5],[0,4,8]])  
y=np.where(x<4,x,-2)  
y  

Output: