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पायथन पांडा - डेटाफ्रेम के सूचकांक को बहु-सूचकांक के रूप में प्रदर्शित करें

डेटाफ़्रेम के इंडेक्स को मल्टीइंडेक्स के रूप में प्रदर्शित करने के लिए, डेटाफ़्रेम.इंडेक्स () का उपयोग करें। सबसे पहले, हम सूचियों का एक शब्दकोश बनाते हैं -

# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': 
   ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }

उपरोक्त सूचियों के शब्दकोश से एक डेटाफ़्रेम बनाएँ -

dataFrame = pd.DataFrame(d)

अब, इंडेक्स कॉलम "कार" सेट करें और इंडेक्स प्रदर्शित करें -

dataFrame.set_index(["Car"], inplace=True, append=True, drop=False)
print"\nMultiindex...\n",dataFrame.index

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_purchase': 
   ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }

# creating dataframe from the above dictionary of lists
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print"DataFrame...\n",dataFrame

# set index column
dataFrame.set_index(["Car"], inplace=True,
append=True, drop=False)

print"\nMultiindex...\n",dataFrame.index

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

DataFrame...
        Car  Date_of_purchase
0      BMW   2020-10-10
1    Lexus   2020-10-12
2     Audi   2020-10-17
3 Mercedes   2020-10-16
4   Jaguar   2020-10-19
5  Bentley   2020-10-22
Multiindex...
MultiIndex(levels=[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [u'Audi', u'BMW', u'Bentley', u'Jaguar', u'Lexus', u'Mercedes']],
labels=[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 0, 5, 3, 2]],
names=[None, u'Car'])

  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