Pandas Series -kryss

Denne artikkelen vil dekke alt du trenger å vite om å finne krysset mellom to serier i pandaer. Ved å bruke standard kryssingsfunksjon i pandaer, kan du ganske enkelt bestemme krysset () til to serier, sett, eller til og med datarammer. Denne artikkelen vil gi all informasjonen du trenger om krysset Pandas Series. Vi har også tatt med noen eksempler for deg å følge med.

Kryss () metode i python

Krysset () -metoden er en av mange innebygde funksjoner levert av Python. Det er en av de mest populære metodene for å gjøre python set -kryss og brukes mye av programmerere.

Krysset () -funksjonen i Python har følgende syntaks:

# set_one.kryss (set_two, set_three, set_four .. .)

Krysset () -funksjonen i Python returnerer et nytt sett som inneholder et vanlig element til alle sett. Skjæringspunktet mellom to sett er det største settet, inkludert verdiene som er felles for begge settene. Skjæringspunktet mellom to sett er et sett som inneholder alle elementene som begge setter deler.

La oss nå dekke noen praktiske eksempler som vil hjelpe deg å forstå den forrige teoretiske forklaringen.

Eksempel 1

Koden nedenfor viser hvordan du finner krysset mellom to Pandas -serier. Vi bruker "&" -operatøren for å få et kryss i dette eksemplet. Set INGENSECTION Operator (&) lar brukerne koble to eller enda mer enn to sett sammen.

Se på følgende kode. Pandas -modulen er importert her. Pandas er et Python open source-bibliotek. Den leverer datastrukturer med høy ytelse og dataanalyseverktøy som er klare til bruk. Pandas er en Python -modul som fungerer på toppen av Numpy og er mye brukt til datavitenskap og analyse.

Etter å ha importert modulen har vi laget to serier med navnene Series_one og Series_two. Series_one inneholder 5, 6, 6, 8, 12, 10, 12 verdier og 5, 6, 7, 9, 12, 14, 16 verdier er inkludert i Series_two. Variabelen “Resultat” opprettes etterpå, der krysset fullførte disse to seriene. Til slutt vises resultatet av krysset:

Importer pandaer
Series_One = Pandas.Serie ([5, 6, 6, 8, 12, 10, 12])
serie_two = pandas.Serie ([5, 6, 7, 9, 12, 14, 16])
Resultat = Set (Series_one) & Set (Series_Two)
trykk (resultat)

Utfallet er et sett med tallene: 12, 5 og 6. De eneste tre verdiene som vises i begge seriene er disse tre tallene:

Det vil være nyttig å merke seg at den samme syntaksen også kan fungere med Pandas -serier som inneholder strenger. Her kan du se at Series_One inneholder 'B', 'C', 'D', 'E', 'F' og 'A', 'B', 'C', 'C', 'G' er inkludert i Series_two. Kryssingsmetoden brukes igjen, og følgende resultat vises:

Importer pandaer
Series_One = Pandas.Serie (['b', 'c', 'd', 'e', ​​'f'])
serie_two = pandas.Serie (['a', 'b', 'c', 'c', 'g'])
Print (Set (Series_one) & Set (Series_Two))

'C' og 'B' er de eneste strengene som vises i både den første og andre serien. Se det vedlagte bildet for referanse:

Eksempel 2

Følgende kode viser hvordan du finner krysset mellom Three Pandas -serien. Etter å ha importert modulen, opprettet vi tre serier med navnene Series_one, Series_Two og Series_Three. Series_one inneholder 3, 4, 4, 6, 8, 12, 14 verdier og serie_two inneholder 5, 12, 4, 7, 9, 10, 16.

Tilsvarende er 4, 6, 5, 8, 12, 20, 24 inkludert i Series_three. Etter det brukte vi & operatøren til å finne skjæringspunktet mellom disse tre seriene og lagret resultatet i variabelen “Resultat”. Til slutt vises resultatet nedenfor:

Importer pandaer
Series_One = Pandas.Serie ([3, 4, 4, 6, 8, 12, 14])
serie_two = pandas.Serie ([5, 12, 4, 7, 9, 10, 16])
Series_three = Pandas.Serie ([4, 6, 5, 8, 12, 20, 24])
Resultat = SET (Series_One) & Set (Series_Two) & Set (Series_Three)
trykk (utfall)

Utfallet er et sett med tallene 4 og 12 i det. Bare disse verdiene finnes i alle tre seriene.

Eksempel 3

I dette eksemplet vil vi forklare prosessen med SET -krysset () -metoden. I dette eksemplet skal vi ikke bruke Python Set kryssoperatør (&) i stedet for det komplette navnet brukes.

De tre settene er opprettet med navnene: set_one, set_two og set_three. Det første settet (set_one) inneholder 3, 5, 6, 6 verdier, det andre settet (set_two) inneholder 1, 5, 6, 4 verdier og vårt tredje sett (set_three) inneholder 5, 8, 5 verdier. Etter det utførte vi kryssfunksjonen på set_one med set_two og set_one med set_three. De resulterende verdiene vises etterpå.

set_one = 3, 5, 6, 6
set_two = 1, 5, 6, 4
set_three = 5, 8, 5
print ("set_one krysset set_two:",
set_one.kryss (set_two))
print ("set_one krysset set_two krysset set_three:",
set_one.kryss (set_two, set_three))

Her vises krysset mellom det første settet med det andre settet i den første linjen i utgangen. Det gir oss 5, 6 som et resultat som betyr at verdiene 5 og 6 er til stede i begge settene. På samme måte viser den andre linjen krysset mellom det første settet og det tredje settet.

Eksempel 4

I dette eksemplet bruker vi Python Set kryssingsoperatør (&) igjen med bruken av kryssoperatøren. Her opprettes tre sett (set_one, set_two, set_three) som inneholder forskjellige verdier. Krysset gjøres mellom disse settene slik vi har en i de forrige eksemplene.

set_one = 5, 6, 2, 1
set_two = 2, 2, 5, 9
set_three = 6, 2, 15
print (set_one & set_two)
print (set_one & set_three)
print (set_one & set_two & set_three)

Den første linjen i utgangsskjermen viser lignende verdier i det første og det andre settet. Den andre linjen viser lignende verdier i det første settet og tørstesettet. Til slutt vises de samme verdiene i alle tre settene.

Eksempel 5

Dette eksemplet handler om et tomt python -sett -kryss. Her skal vi utføre de samme trinnene som vi har gjort i de tidligere eksemplene, men på tomme sett. Se følgende prøvekode:

set_one =
set_two =
print ("set_one krysset set_two:", set (set_one).kryss (set (set_two)))

Følgende utgang viser ingen verdier:

Konklusjon

I denne artikkelen diskuterte vi ideen om Pandas Series-krysset i dybden med eksempler for enkelhets skyld. Krysset () -funksjonen i Python blir sammen med to indeksobjekter sammen. Denne metoden oppretter en ny indeks som inneholder elementer som er felles for indeksen. Vi håper du fant denne artikkelen nyttig. Sjekk de andre Linux -hint -artiklene for flere tips og opplæringsprogrammer.