आइए समझते हैं कि सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर को डिक्शनरी का उपयोग करके कैसे बनाया जा सकता है, साथ ही इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके, यानी सीरीज़ के लिए कस्टमाइज़्ड इंडेक्स वैल्यू।
डिक्शनरी एक Python डेटा स्ट्रक्चर है जिसमें मैपिंग प्रकार की संरचना होती है - एक कुंजी, मान जोड़ी।
उदाहरण
import pandas as pd
my_data = {'ab': 11., 'mn': 15., 'gh': 28., 'kl': 45.}
my_index = ['ab', 'mn', 'gh', 'kl']
my_series = pd.Series(my_data, index=my_index)
print("यह डिक्शनरी और इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके बनाई गई सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है")
print(my_series)आउटपुट
यह डिक्शनरी और इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके बनाई गई सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है ab 11.0 mn 15.0 gh 28.0 kl 45.0 dtype: float64
व्याख्या
- आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
- एक डिक्शनरी डेटा स्ट्रक्चर बनाई गई है, और इसमें कुंजी-मान जोड़े परिभाषित किए गए हैं।
- अगला, कस्टमाइज़्ड इंडेक्स वैल्यू एक सूची में संग्रहीत की जाती हैं।
- ये वही मान हैं जो डिक्शनरी में 'कुंजी' मान हैं।
- इसे फिर कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
क्या होता है यदि इंडेक्स में मान डिक्शनरी में मानों से अधिक हैं?
आइए देखते हैं कि क्या होता है जब इंडेक्स में मान डिक्शनरी में मानों से अधिक होते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd
my_data = {'ab': 11., 'mn': 15., 'gh': 28., 'kl': 45.}
my_index = ['ab', 'mn', 'gh', 'kl', 'wq', 'az']
my_series = pd.Series(my_data, index=my_index)
print("यह डिक्शनरी और इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके बनाई गई सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है")
print(my_series)आउटपुट
यह डिक्शनरी और इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके बनाई गई सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है ab 11.0 mn 15.0 gh 28.0 kl 45.0 wq NaN az NaN dtype: float64
व्याख्या
आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
एक डिक्शनरी डेटा स्ट्रक्चर बनाई गई है, और इसमें कुंजी-मान जोड़े परिभाषित किए गए हैं।
अगला, डिक्शनरी में तत्वों की तुलना में अधिक संख्या में कस्टमाइज़्ड इंडेक्स वैल्यू एक सूची में संग्रहीत की जाती हैं।
इसे फिर कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
यह देखा जा सकता है कि इंडेक्स वैल्यू में शेष मानों को 'NaN' मान दिया गया है, जो 'नॉट ए नंबर' दर्शाता है।
