पंडों डेटाफ्रेम
डेटाफ़्रेम क्या है?
एक पांडा डेटाफ़्रेम एक 2 आयामी डेटा संरचना है, जैसे कि 2 आयामी सरणी, या पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिका।
उदाहरण
एक साधारण पांडा डेटाफ़्रेम बनाएँ:
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration":
[50, 40, 45]
}
#load data into a DataFrame object:
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
परिणाम
calories duration
0 420 50
1 380 40
2 390 45
पंक्ति का पता लगाएँ
जैसा कि आप ऊपर दिए गए परिणाम से देख सकते हैं, DataFrame पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिका की तरह है।
पांडा locएक या अधिक निर्दिष्ट पंक्तियों को वापस करने के लिए विशेषता का उपयोग करते हैं
उदाहरण
वापसी पंक्ति 0:
#refer to the row index:
print(df.loc[0])
परिणाम
calories 420 duration 50 Name: 0, dtype: int64
नोट: यह उदाहरण पंडों की श्रृंखला लौटाता है ।
उदाहरण
वापसी पंक्ति 0 और 1 :
#use a list of indexes:
print(df.loc[[0, 1]])
परिणाम
calories duration
0 420 50
1 380 40
नोट: उपयोग करते समय [], परिणाम एक पांडा डेटाफ़्रेम होता है ।
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$10 नामांकन
नामांकित अनुक्रमणिका
तर्क के साथ index, आप अपनी खुद की अनुक्रमणिका नाम दे सकते हैं।
उदाहरण
प्रत्येक पंक्ति को एक नाम देने के लिए नामों की सूची जोड़ें:
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration":
[50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2",
"day3"])
print(df)
परिणाम
calories duration
day1 420 50
day2 380 40
day3 390 45
नामांकित अनुक्रमणिका का पता लगाएँ
locनिर्दिष्ट पंक्ति (पंक्तियों) को वापस करने के
लिए विशेषता में नामित अनुक्रमणिका का उपयोग करें ।
उदाहरण
वापसी "दिन 2":
#refer to the named index:
print(df.loc["day2"])
परिणाम
calories 380 duration 40 Name: 0, dtype: int64
डेटाफ़्रेम में फ़ाइलें लोड करें
यदि आपके डेटा सेट किसी फ़ाइल में संग्रहीत हैं, तो पांडा उन्हें डेटाफ़्रेम में लोड कर सकते हैं।
उदाहरण
अल्पविराम से अलग की गई फ़ाइल (CSV फ़ाइल) को DataFrame में लोड करें:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
आप अगले अध्यायों में फ़ाइलें आयात करने के बारे में और जानेंगे।