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पायथन - पैंडास DataFrame में ग्रुप मानों का अंतिम मान निकालें

ग्रुप मानों का अंतिम मान निकालने के लिए, groupby.last() मेथड का उपयोग करें। सबसे पहले, एक उपनाम के साथ आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:

import pandas as pd;

3 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं:

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

अब, एक कॉलम द्वारा DataFrame को ग्रुप करें:

groupDF = dataFrame.groupby("Car")

ग्रुप मानों का अंतिम मान निकालें और इंडेक्स रीसेट करें:

res = groupDF.last()
res = res.reset_index()

उदाहरण

निम्न पूर्ण कोड है। दोहराए गए मानों की अंतिम घटना डिस्प्ले होती है यानी ग्रुप मानों का अंतिम:

import pandas as pd;

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

print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# कॉलम Car द्वारा DataFrame ग्रुप करें
groupDF = dataFrame.groupby("Car")
res = groupDF.last()
res = res.reset_index()

print("\nLast of group values = \n", res)

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा:

DataFrame ...
     Car       Place  Units
0    BMW      Delhi    100
1  Lexus  Bangalore   150
2    BMW      Pune      50
3  Tesla     Punjab     80
4  Lexus  Chandigarh   110
5  Tesla     Mumbai     90

Last of group values =
     Car       Place  Units
0    BMW       Pune      50
1  Lexus  Chandigarh    110
2  Tesla     Mumbai      90

  1. पायथन पैंडास - गैर-शून्य मानों को आगे प्रसारित करें पायथन पैंडास - गैर-शून्य मानों को आगे प्रसारित करें

    fillna() विधि के method पैरामीटर का उपयोग करें। फॉरवर्ड फिल के लिए मान ffill का उपयोग करें:fillna(method=ffill)मान लीजिए हमारी CSV फ़ाइल Microsoft Excel में कुछ NaN मानों के साथ खुली है:सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:import pandas as pdCSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें:dataFrame

  1. पायथन पैंडास - इंटरपोलेशन मेथड का उपयोग करके NaN मान भरें पायथन पैंडास - इंटरपोलेशन मेथड का उपयोग करके NaN मान भरें

    NaN मान भरने के लिए interpolate() मेथड का उपयोग करें। मान लीजिए निम्नलिखित हमारी CSV फ़ाइल है जिसे माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में कुछ NaN मानों के साथ खोला गया है: CSV फ़ाइल से डेटा लोड करके पैंडास डेटाफ्रेम में डालें: dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv) interpolate() के साथ

  1. पायथन पैंडास - गैर-नल मानों को पीछे की ओर प्रसारित करें पायथन पैंडास - गैर-नल मानों को पीछे की ओर प्रसारित करें

    fillna() मेथड के method पैरामीटर का उपयोग करें। बैकवर्ड फिल के लिए, मान bfill का उपयोग करें जैसा कि नीचे दिखाया गया है: fillna(method=bfill) मान लीजिए निम्नलिखित हमारी CSV फ़ाइल है जिसे माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में कुछ NaN मानों के साथ खोला गया है: पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd C