Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन पांडा - डेटाफ़्रेम के स्तंभों को क्वेरी करें


पंडों डेटाफ़्रेम के कॉलम को क्वेरी करने के लिए, क्वेरी () का उपयोग करें। हम रिकॉर्ड फ़िल्टर करने के लिए पूछताछ कर रहे हैं। सबसे पहले, हम एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाते हैं

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

शर्तों के साथ कॉलम क्वेरी करने के लिए क्वेरी () का उपयोग करना -

print(dataFrame.query('Opening_Stock >=500 & Closing_Stock < 1000 & Product.str.startswith("P").values'))

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित है -

import pandas as pd

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

print"DataFrame...\n",dataFrame

# using query() to query columns
print"\nQuerying columns to filter records...\n"
print(dataFrame.query('Opening_Stock >=500 & Closing_Stock < 1000 & Product.str.startswith("P").values'))

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

DataFrame...
     Closing_Stock   Opening_Stock   Product
0             200             300    SmartTV
1             500             700    PenDrive
2            1000            1200    Speaker
3             900            1500    Earphone

Querying columns to filter records...

    Closing_Stock   Opening_Stock   Product
1       500                 700     PenDrive

  1. पायथन पांडा - कॉलम के रूप में मल्टीइंडेक्स के स्तर के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं

    कॉलम के रूप में मल्टीइंडेक्स के स्तरों के साथ डेटाफ़्रेम बनाने के लिए, to_frame() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pd के रूप में पांडा आयात करें मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्रमणिका वस्तु है। सरणियाँ बनाएँ - सरणी =[[

  1. पायथन - एक पांडा डेटाफ़्रेम में स्पष्ट रूप से नाम कॉलम

    स्तंभों को स्पष्ट रूप से नाम देने के लिए, नाम . का उपयोग करें read_csv() . का पैरामीटर तरीका। मान लें कि Microsoft Excel में बिना हेडर खोले हमारी CSV फ़ाइल निम्नलिखित है - आइए CSV फ़ाइल से डेटा लोड करें और इसके साथ नाम पैरामीटर का उपयोग करके हेडर कॉलम जोड़ें - pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\

  1. पायथन पांडा - एक समूहीकृत क्षैतिज बार चार्ट प्लॉट करें सभी कॉलम

    सभी स्तंभों के साथ समूहबद्ध क्षैतिज बार चार्ट के लिए, barh() का उपयोग करके एक बार चार्ट बनाएं और a और y मान सेट न करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pdimport matplotlib.pyplot को plt के रूप में आयात करें 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame =pd.DataFrame({Car:[Bentley, Lexus,