Pandas: इंडेक्सिंग ऑपरेटर से सबसेट DataFrame बनाना

Pandas DataFrame में इंडेक्सिंग ऑपरेटर (वर्गाकार कोष्ठक `[]`) का उपयोग करके कॉलम सबसेट बनाना। यह कॉलम चयन का सबसे मूल और सामान्य तरीका है।

बुनियादी सिंटैक्स

# एकल कॉलम (Series लौटाता है)
df['column_name']

# एकाधिक कॉलम (DataFrame लौटाता है) - दोहरे कोष्ठक ध्यान दें
df[['col1', 'col2', 'col3']]

उदाहरण

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],
    "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],
    "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]
})

print("मूल DataFrame:\n", dataFrame)

# 1. एकल कॉलम सबसेट (Series)
product_series = dataFrame['Product']
print("\nProduct कॉलम (Series):\n", product_series)
print(f"प्रकार: {type(product_series)}")

# 2. एकल कॉलम सबसेट (DataFrame) - दोहरे कोष्ठक
product_df = dataFrame[['Product']]
print("\nProduct कॉलम (DataFrame):\n", product_df)
print(f"प्रकार: {type(product_df)}")

# 3. एकाधिक कॉलम सबसेट
stock_df = dataFrame[['Opening_Stock', 'Closing_Stock']]
print("\nस्टॉक कॉलम:\n", stock_df)

# 4. कॉलम क्रम बदलना
reordered = dataFrame[['Closing_Stock', 'Opening_Stock', 'Product']]
print("\nपुनर्क्रमित कॉलम:\n", reordered)

आउटपुट

मूल DataFrame:
   Closing_Stock  Opening_Stock    Product
0            200            300     SmartTV
1            500            700  ChromeCast
2           1000           1200    Speaker
3            900           1500   Earphone

Product कॉलम (Series):
0      SmartTV
1    ChromeCast
2      Speaker
3     Earphone
Name: Product, dtype: object

Product कॉलम (DataFrame):
      Product
0     SmartTV
1   ChromeCast
2     Speaker
3    Earphone

स्टॉक कॉलम:
   Opening_Stock  Closing_Stock
0            300            200
1            700            500
2           1200           1000
3           1500            900

महत्वपूर्ण अंतर: Series vs DataFrame

उन्नत चयन तकनीकें

1. स्लाइसिंग के साथ कॉलम चुनें

# कॉलम इंडेक्स द्वारा (iloc के समान लेकिन कॉलम के लिए)
# Pandas में सीधा कॉलम स्लाइसिंग नहीं, लेकिन:
cols = dataFrame.columns[1:3]  # इंडेक्स 1, 2
subset = dataFrame[cols]
print("इंडेक्स 1-2 कॉलम:\n", subset)

2. फिल्टर/पैटर्न मैचिंग

# 'Stock' वाले कॉलम
stock_cols = dataFrame.filter(like='Stock')
print("Stock कॉलम:\n", stock_cols)

# 'Opening' से शुरू
opening_cols = dataFrame.filter(regex='^Opening')
print("Opening कॉलम:\n", opening_cols)

3. डेटा प्रकार के अनुसार चुनें

# केवल संख्यात्मक कॉलम
numeric = dataFrame.select_dtypes(include='number')
print("संख्यात्मक:\n", numeric)

# केवल ऑब्जेक्ट (स्ट्रिंग) कॉलम
object_cols = dataFrame.select_dtypes(include='object')
print("ऑब्जेक्ट:\n", object_cols)

4. शर्तानुसार कॉलम चुनें

# जिन कॉलम का माध्य > 500 है
high_mean_cols = dataFrame.columns[dataFrame.mean() > 500].tolist()
print("उच्च माध्य कॉलम:", high_mean_cols)
print(dataFrame[high_mean_cols])

सामान्य गलतियाँ

# गलत: एकल कॉलम के लिए सूची भूल जाना
# df['Product', 'Opening_Stock']  # KeyError!

# सही: दोहरे कोष्ठक
df[['Product', 'Opening_Stock']]  # DataFrame

# या लोक/इलोक उपयोग करें
df.loc[:, ['Product', 'Opening_Stock']]
df.iloc[:, [0, 1]]  # इंडेक्स द्वारा

प्रदर्शन नोट

• कॉलम चयन O(1) ऑपरेशन है (डेटा कॉपी नहीं होता, व्यू बनता है)
• बड़े DataFrames के लिए df.loc[:, cols] थोड़ा तेज़ हो सकता है
• चेनिंग से बचें: df[df > 0]['col'] → df.loc[df > 0, 'col'] उपयोग करें