Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन पैंडास - अनंत वाले पंक्ति इंडेक्स की जांच और प्रदर्शन


पंक्ति इंडेक्स की जांच और प्रदर्शन करने के लिए, any() के साथ isinf() का उपयोग करें। सबसे पहले, अपने संबंधित उपनामों के साथ आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें –

import pandas as pd
import numpy as np

लिस्ट का एक डिक्शनरी बनाएं। हमने Numpy np.inf का उपयोग करके अनंत मान सेट किए हैं –

d = {
    "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf]
}

उपरोक्त डिक्शनरी ऑफ लिस्ट से डेटाफ्रेम बनाएं –

dataFrame = pd.DataFrame(d)

अनंत मानों वाले पंक्ति इंडेक्स प्राप्त करना –

indexNum = dataFrame.index[np.isinf(dataFrame).any(1)]

उदाहरण

निम्न कोड है –

import pandas as pd
import numpy as np
# लिस्ट का डिक्शनरी
d = {
    "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf]
}
# उपरोक्त डिक्शनरी ऑफ लिस्ट से डेटाफ्रेम बनाएं
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print "DataFrame...\n", dataFrame
# अनंत मानों की जांच और गिनती प्रदर्शित करना
count = np.isinf(dataFrame).values.sum()
print "\nInfinity values count...\n ", count
# अनंत मानों वाले पंक्ति इंडेक्स प्राप्त करना
indexNum = dataFrame.index[np.isinf(dataFrame).any(1)]
print "\nDisplay row indexes with infinite values...\n ", indexNum

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा –

DataFrame...   Reg_Price
0  7000.505700
1          inf
2  5000.000000
3          inf
4  9000.757680
5  6000.000000
6  900.000000
7          inf
Infinity values count... 3
Display row indexes with infinite values... Int64Index([1, 3, 7], dtype='int64')

  1. - Python - बाहरी जॉइन (Outer Join) के साथ Pandas DataFrame मर्ज करना

    Pandas DataFrame को मर्ज करने के लिए, merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें। बाहरी जॉइन को merge() फ़ंक्शन के how पैरामीटर में outer सेट करके दोनों DataFrames पर लागू किया जाता है: how = outer सबसे पहले, pandas लाइब्रेरी को एक उपनाम के साथ आयात करें: import pandas as pd आइए DataFrame1 बनाएं: dataFrame1 =

  1. - पायथन पैंडास - डेटाफ्रेम के इंडेक्स को मल्टी-इंडेक्स के रूप में प्रदर्शित करें

    परिचय डेटाफ्रेम के इंडेक्स को मल्टीइंडेक्स के रूप में प्रदर्शित करने के लिए dataframe.index() का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. सूचियों का डिक्शनरी बनाएं d = { Car: [BMW, Lexus, Audi, Mercedes, Jaguar, Bentley], Date_of_purchase: [2020-10-10, 2020-10-12, 2020-10-17, 2020-10-16, 202

  1. - पायथन - पैंडास डेटाफ्रेम में कॉलम नाम और पंक्ति इंडेक्स बदलें

    पैंडास एक पायथन लाइब्रेरी है जो डेटा विश्लेषण के लिए कई सुविधाएं प्रदान करती है जो पायथन स्टैंडर्ड लाइब्रेरी में उपलब्ध नहीं हैं। ऐसी ही एक सुविधा डेटा फ्रेम्स का उपयोग है। वे कॉलम और पंक्तियों को दर्शाने वाले आयताकार ग्रिड हैं। डेटा फ्रेम बनाते समय, हम कॉलम के नाम तय करते हैं और बाद के डेटा मैनिपु