डेटाफ्रेम एक दो-आयामी डेटा स्ट्रक्चर है, जहां डेटा को पंक्तियों और कॉलम के रूप में टेबुलर फॉर्मेट में संग्रहीत किया जाता है।
इसे SQL डेटा टेबल या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। इसे निम्नलिखित कंस्ट्रक्टर का उपयोग करके बनाया जा सकता है -
pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)
आइए समझते हैं कि सीरीज़ के डिक्शनरी का उपयोग करके डेटाफ्रेम कैसे बनाया जा सकता है।
सीरीज़ 'Pandas' लाइब्रेरी में मौजूद एक एक-आयामी डेटा स्ट्रक्चर है।
अक्ष लेबल को सामूहिक रूप से इंडेक्स के रूप में जाना जाता है।
सीरीज़ स्ट्रक्चर किसी भी प्रकार के डेटा को संग्रहीत कर सकता है जैसे पूर्णांक, फ्लोट, स्ट्रिंग, Python ऑब्जेक्ट, और इसी तरह।
आइए एक उदाहरण देखते हैं -
उदाहरण
import pandas as pd
my_data = {'ab': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'mn': pd.Series([56, 78, 13, 13], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("सीरीज़ के डिक्शनरी से बनाया गया डेटाफ्रेम:")
print(my_df)आउटपुट
सीरीज़ के डिक्शनरी से बनाया गया डेटाफ्रेम:
ab mn
a 1.0 56
b 2.0 78
c 3.0 13
d NaN 13व्याख्या
आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
की-वैल्यू से मिलकर डिक्शनरी मान बनाए गए हैं, जहां एक मान वास्तव में एक सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है।
सीरीज़ का यह डिक्शनरी बाद में 'pandas' लाइब्रेरी में मौजूद 'Dataframe' फ़ंक्शन के पैरामीटर के रूप में पास की जाती है।
डेटाफ्रेम को सीरीज़ के डिक्शनरी को पैरामीटर के रूप में पास करके बनाया जाता है।
डेटाफ्रेम कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
नोट - 'NaN' शब्द 'नॉट ए नंबर' को संदर्भित करता है, जिसका अर्थ है कि वह विशिष्ट [पंक्ति,कॉलम] मान में कोई वैध प्रविष्टि नहीं है।
