Python code लिखें products.csv file से price column value 30000 से 70000 के बीच ढूंढने के लिए और last three rows से id और product columns print करें।
Download products.csv file here.
Price column value 30000 से 70000 के बीच और id और product columns last three rows के लिए result:
id product 79 80 Truck 81 82 Bike 98 99 Truck
Solution 1
products.csv file से data read करें और df assign करें
df = pd.read_csv('products.csv ')
Pandas slicing apply करें price column की सभी rows 30000 से 50000 के बीच access करने के लिए:
df[df.iloc[:,4].between(30000,50000)]
उपरोक्त result को df1 में save करें
Slicing apply करें first two column के last three rows access करने के लिए:
df1.iloc[-3:,0:2]
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए निम्न code check करें:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
df1 = df[df.iloc[:,4].between(30000,50000)]
print(df1.iloc[-3:,0:2])
आउटपुट
id product 79 80 Truck 81 82 Bike 98 99 Truck
Solution 2
products.csv file से data read करें और df assign करें
df = pd.read_csv('products.csv ')
Condition apply करें price column की सभी rows 30000 से 50000 के बीच access करने के लिए:
df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]
उपरोक्त result को df1 में save करें
df1 से filter करें first two column के last three rows access करने के लिए:
df1[['id','product']].tail(3)
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए निम्न code check करें:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
df1 = df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]
print(df1[['id','product']].tail(3))
आउटपुट
id product 79 80 Truck 81 82 Bike 98 99 Truck
