मेरे पास एक साधारण डेटाफ्रेम है जो कुछ हद तक मुझे इच्छित आउटपुट प्रदान कर रहा है। नीचे कोड और आउटपुट है

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1,2,3,4,5,6,7,8], 'B': [5,8,9,10,11,12,13,14]}
df = pd.DataFrame(data)
df1 = df['A'] > 4, df['A']
df2 = df['B'] <13, df['B']
df3 = df1 + df2
print(df3)

उत्पादन

>>> print(df3)
(0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
6     True
7     True
Name: A, dtype: bool, 0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
6    7
7    8
Name: A, dtype: int64, 0     True
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6    False
7    False
Name: B, dtype: bool, 0     5
1     8
2     9
3    10
4    11
5    12
6    13
7    14
Name: B, dtype: int64)

मेरा सवाल यह है कि, मैं आउटपुट को सही झूठे मूल्यों को प्रिंट करने से कैसे रोकूं क्योंकि मुझे मूल्यों के साथ डेटाफ्रेम में दिलचस्पी है

Desired output
 1    2
    2    3
    3    4
    4    5
    5    6
    6    7
    7    8

1     8
    2     9
    3    10
    4    11
    5    12
    6    13
    7    14

वांछित आउटपुट सही/गलत आउटपुट के बिना केवल मानों के दो अलग-अलग डेटाफ़्रेम हैं

-2
wolfblitza 1 पद 2019, 03:49

2 जवाब

सबसे बढ़िया उत्तर

यह काम करना चाहिए:

import pandas as pd 
data = {'A': [0.1,0.2,0.1,0.2,5,6,7,8], 'B': [5,0.2,4,8,11,9,10,14]}
df = pd.DataFrame(data)

df1 = df[df.A >= 0.4]
print(df1) 

#    A     B
#4  5.0  11.0
#5  6.0   9.0
#6  7.0  10.0
#7  8.0  14.0

df2 = df[df.A < 0.4]
print(df2) 


#     A    B
#0  0.1  5.0
#1  0.2  0.2
#2  0.1  4.0
#3  0.2  8.0

df3 = pd.concat([df1, df2])
print(df3) 

#    A     B
#4  5.0  11.0
#5  6.0   9.0
#6  7.0  10.0
#7  8.0  14.0
#0  0.1   5.0
#1  0.2   0.2
#2  0.1   4.0
#3  0.2   8.0
1
NDel 1 पद 2019, 04:09

मैंने यह पता लगा लिया। नीचे मुझे अपेक्षित आउटपुट प्रदान करता है

data = {'A': [1,2,3,4,5,6,7,8], 'B': [5,8,9,10,11,12,13,14]}
df = pd.DataFrame(data)
df1 = df[df.A > 4]
df2 = df[df.A <13]
0
wolfblitza 1 पद 2019, 04:10