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पायथन - पैंडास में GroupBy का उपयोग करके नकारात्मक और सकारात्मक मानों का योग निकालें


परिचय

आइए देखें कि नकारात्मक और सकारात्मक मानों का योग कैसे निकाला जाए।

चरण-दर-चरण कार्यान्वयन

1. सकारात्मक और नकारात्मक मानों वाला डेटाफ्रेम बनाएं

import pandas as pd
dataFrame = pd.DataFrame({
    'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver', 'Dallas', 'Atlanta'],
    'Temperature': [-2, 30, -5, 10, 30, -5, 20, -10]
})

2. Place कॉलम के आधार पर ग्रुप करने के लिए groupby का उपयोग करें

groupRes = dataFrame.groupby(dataFrame['Place'])

3. लैम्ब्डा फ़ंक्शन का उपयोग करके सकारात्मक और नकारात्मक मान लौटाएं

def plus(val):
    return val[val > 0].sum()

def minus(val):
    return val[val < 0].sum()

पूर्ण उदाहरण

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver', 'Dallas', 'Atlanta'],
    'Temperature': [-2, 30, -5, 10, 30, -5, 20, -10]
})

print(dataFrame)

groupRes = dataFrame.groupby(dataFrame['Place'])

def plus(val):
    return val[val > 0].sum()

def minus(val):
    return val[val < 0].sum()

print(groupRes['Temperature'].agg([('negTemp', minus), ('posTemp', plus)]))

आउटपुट

  Place  Temperature
0 Chicago          -2
1  Denver          30
2 Atlanta          -5
3 Chicago          10
4  Dallas          30
5  Denver          -5
6  Dallas          20
7 Atlanta         -10

      negTemp  posTemp
Place
Atlanta     -15        0
Chicago      -2       10
Dallas        0       50
Denver       -5       30
  1. पायथन पैंडास - notnull() का उपयोग करके नल मानों की जांच करें पायथन पैंडास - notnull() का उपयोग करके नल मानों की जांच करें

    notnull() मेथड एक बूलियन मान लौटाता है यानी यदि डेटाफ्रेम में नल मान हैं, तो False लौटाया जाता है, अन्यथा True। मान लीजिए निम्नलिखित हमारी CSV फ़ाइल है जिसमें कुछ NaN यानी नल मान हैं: पहले CSV फ़ाइल पढ़ें: dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv) नल नहीं मानों की जांच करे

  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