Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन पांडा - डेटाफ्रेम में सभी कॉलम नाम प्रदर्शित करें

डेटाफ़्रेम में केवल स्तंभ नाम प्रदर्शित करने के लिए, dataframe.columns का उपयोग करें।

एक उपनाम के साथ आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import pandas as pd;

डेटाफ़्रेम निम्नलिखित है -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Hyderabad','Chandigarh','Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80]
   }
)

उदाहरण

कॉलम नामों को dataframe.columns के साथ प्रदर्शित करें। पूरा कोड निम्नलिखित है -

import pandas as pd;

# create a DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Hyderabad','Chandigarh','Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# get all the column names
print"\n Display all the column names ...\n",dataFrame.columns

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

DataFrame ...
       Car        Place  Units
0      BMW       Delhi    100
1     Audi   Bangalore    150
2      BMW   Hyderabad     50
3    Lexus  Chandigarh    110
4    Tesla        Pune     90
5    Lexus      Mumbai    120
6  Mustang      Jaipur     80

Display all the column names ...
Index([u'Car', u'Place', u'Units'], dtype='object')

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

    क्षैतिज प्रवृत्ति को स्टेशनरी प्रवृत्ति भी कहा जाता है। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है यानी SalesRecords3.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 - dataFrame = pd.read_csv("

  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