आइए देखते हैं कि Numpy ऐरे की मदद से सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर कैसे बनाया जा सकता है, और 'इंडेक्स' के लिए स्पष्ट रूप से मान देकर।
जब इंडेक्स के लिए कोई मान निर्दिष्ट नहीं किया जाता है, तो सीरीज़ में मानों के लिए 0 से शुरू होने वाले डिफ़ॉल्ट मान असाइन किए जाते हैं।
निम्नलिखित एक उदाहरण है -
उदाहरण
import pandas as pd
import numpy as np
my_data = np.array(['ab','bc','cd','de', 'ef', 'fg','gh', 'hi'])
my_index = [3, 5, 7, 9, 11, 23, 45, 67]
my_series = pd.Series(my_data, index=my_index)
print("यह Numpy ऐरे और इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके बनाई गई सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है")
print(my_series)आउटपुट
यह Numpy ऐरे और इंडेक्स वैल्यू निर्दिष्ट करके बनाई गई सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है 3 ab 5 bc 7 cd 9 de 11 ef 23 fg 45 gh 67 hi dtype: object
व्याख्या
आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
अगला कदम एक numpy ऐरे स्ट्रक्चर बनाना है।
अगला, उन मानों की एक सूची बनाई जाती है जिन्हें इंडेक्स के रूप में स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है।
'pandas' लाइब्रेरी में मौजूद 'Series' फ़ंक्शन को, पहले बनाए गए डेटा और इंडेक्स सूची को पैरामीटर के रूप में पास किया जाता है।
आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
नोट - यह इंगित करता है कि सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर बनाते समय इंडेक्स के लिए कस्टमाइज़्ड मान निर्दिष्ट किए जा सकते हैं।
