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पायथन पांडा - टिप्पणियों की गणना करें

प्रेक्षणों को गिनने के लिए, पहले ग्रुपबाय () का उपयोग करें और फिर परिणाम पर काउंट () का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

dataFrame =pd.DataFrame({'Product Name':['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Product category':['Computer' ', 'मोबाइल फोन', 'इलेक्ट्रॉनिक्स', 'इलेक्ट्रॉनिक्स', 'कंप्यूटर', 'मोबाइल फोन'], 'मात्रा':[10, 50, 10, 20, 25, 50]})

कॉलम को डुप्लिकेट मानों के साथ समूहित करें -

group =dataFrame.groupby("Product category")

गिनती पाएं -

ग्रुप.काउंट ()

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

पंडों को पीडी के रूप में आयात करें# एक डेटाफ्रेमडेटाफ्रेम बनाएं =पीडी.डेटाफ्रेम({'उत्पाद का नाम':['कीबोर्ड', 'चार्जर', 'स्मार्टटीवी', 'कैमरा', 'ग्राफिक कार्ड', 'ईयरफ़ोन'],' उत्पाद श्रेणी':['कंप्यूटर', 'मोबाइल फोन', 'इलेक्ट्रॉनिक्स', 'इलेक्ट्रॉनिक्स', 'कंप्यूटर', 'मोबाइल फोन'], 'मात्रा':[10, 50, 10, 20, 25, 50]} )# डेटाफ़्रेमप्रिंट"डेटाफ़्रेम...\n",डेटाफ़्रेम# प्रेक्षणों को गिनें 

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

डेटाफ्रेम... उत्पाद श्रेणी उत्पाद का नाम मात्रा0 कंप्यूटर कीबोर्ड 101 मोबाइल फोन चार्जर 502 इलेक्ट्रॉनिक्स स्मार्टटीवी 103 इलेक्ट्रॉनिक्स कैमरा 204 कंप्यूटर ग्राफिक कार्ड 255 मोबाइल फोन ईरफ़ोन 50परिणामस्वरूप डेटाफ्रेम... उत्पाद का नाम मात्राउत्पाद श्रेणीकंप्यूटर 2 2इलेक्ट्रॉनिक्स 2 2मोबाइल फोन 2 2

  1. पायथन - पांडस डेटाफ्रेम में कॉलम में NaN घटनाओं की गणना कैसे करें?

    एक कॉलम में NaN आवृत्तियों की गणना करने के लिए, isna () का उपयोग करें। मानों को जोड़ने और गिनती खोजने के लिए योग () का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें - import pandas as pd import numpy as np एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। हमने Units_Sold कॉलम में Numpy

  1. डाउनट्रेंड प्रदर्शित करने के लिए डेटासेट प्लॉट करें - पायथन पांडा

    टाइम सीरीज़ एनालिसिस द्वारा प्रदर्शित डाउनवर्ड पैटर्न जिसे हम डाउनट्रेंड कहते हैं। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है यानी SalesRecords2.csv सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें - dat

  1. अपट्रेंड प्रदर्शित करने के लिए डेटासेट प्लॉट करें - पायथन पांडस

    टाइम सीरीज़ एनालिसिस द्वारा प्रदर्शित अपवर्ड पैटर्न जिसे हम अपट्रेंड कहते हैं। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है यानी SalesRecords.csv सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें - dataFram