Python Pandas dataframe.ne()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.ne()函數使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 檢查 DataFrame 元素的不等式。如果比較中的兩個值不相等，則返回true；否則，返回false。

用法： DataFrame.ne(other, axis=’columns’, level=None)

參數：
other:係列，DataFrame或常量
axis:對於係列輸入，軸與係列索引匹配
level:在一個級別上廣播，在傳遞的MultiIndex級別上匹配索引值

返回：結果：DataFrame

範例1：采用ne()用於檢查序列和 DataFrame 之間是否不相等的函數。

# 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

讓我們創建係列

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# create series 
sr = pd.Series([3, 2, 4, 5, 6]) 
  
# Print series 
sr

讓我們使用dataframe.ne()評估不平等的函數

# evaluate inequality over the index axis 
df.ne(sr, axis = 0)

輸出：

所有真值單元格都表示比較中的值彼此不相等，而所有假值單元格都表示比較中的值彼此相等。

範例2：采用ne()用於檢查兩個datframe是否不相等的函數。一個 DataFrame 包含NA值。

# 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

讓我們使用dataframe.ne()函數。

# passing df2 to check for inequality with the df1 dataframe. 
d1f.ne(df2)

輸出：

所有真值單元格都表示比較中的值彼此不相等，而所有假值單元格都表示比較中的值彼此相等。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.ne()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。