Pandas, Python में डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली एक लोकप्रिय लाइब्रेरी है। इस लेख में हम देखेंगे कि .iloc विधि का उपयोग कैसे करें, जिसका उपयोग डेटाफ्रेम से पंक्तियों और स्तंभों दोनों को फ़िल्टर करके Python से चुनिंदा डेटा पढ़ने के लिए किया जाता है।
.iloc विधि को समझना
.iloc विधि पूर्णांक-आधारित सूचकांकों का उपयोग करके डेटा को प्रोसेस करती है, जो मूल डेटासेट का हिस्सा हो भी सकते हैं और नहीं भी। पहली पंक्ति को सूचकांक 0, दूसरी को 1, और इसी तरह असाइन किया जाता है। इसी तरह, पहला स्तंभ सूचकांक 0, दूसरा 1, और इसी तरह होता है।
डेटासेट
नीचे वह डेटासेट है जिसका हम उपयोग करने जा रहे हैं:
Id SepalLengthCm ... PetalLengthCm PetalWidthCm Iris-setosa-1 5.1 ... 1.4 0.2 Iris-setosa-2 4.9 ... 1.4 0.2 Iris-setosa-3 4.7 ... 1.3 0.2
पंक्तियों का चयन
हम सूचकांक के लिए पूर्णांक निर्दिष्ट करके एकल पंक्ति और एकाधिक पंक्तियों दोनों का चयन कर सकते हैं। नीचे दिए गए उदाहरण में हम पंक्ति 0 और पंक्ति 1 पर अलग-अलग पंक्तियों का चयन कर रहे हैं।
उदाहरण
import pandas as pd # CSV फ़ाइल से डेटा फ्रेम बनाएं data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv") row0 = data.iloc[0] row1 = data.iloc[1] print(row0) print(row1) आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
Id Iris-setosa-1 SepalLengthCm 5.1 SepalWidthCm 3.5 PetalLengthCm 1.4 PetalWidthCm 0.2 Name: 0, dtype: object Id Iris-setosa-2 SepalLengthCm 4.9 SepalWidthCm 3 PetalLengthCm 1.4 PetalWidthCm 0.2 Name: 1, dtype: object
एकाधिक पंक्तियों का चयन
नीचे दिए गए उदाहरण में हम एक साथ कई पंक्तियों का चयन करते हैं, उन पंक्तियों के स्लाइस का उल्लेख करके जिनकी हमें आवश्यकता है।
उदाहरण
import pandas as pd # CSV फ़ाइल से डेटा फ्रेम बनाएं data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv") rows = data.iloc[4:8] print(rows) आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm 4 Iris-setosa-5 5.0 3.6 1.4 0.2 5 Iris-versicolor-51 7.0 3.2 4.7 1.4 6 Iris-versicolor-52 6.4 3.2 4.5 1.5 7 Iris-versicolor-53 6.9 3.1 4.9 1.5
पंक्तियों और स्तंभों का चयन
नीचे दिए गए उदाहरण में हम आवश्यकतानुसार पंक्तियों और स्तंभों दोनों का चयन कर सकते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd # CSV फ़ाइल से डेटा फ्रेम बनाएं data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv") rows_columns = data.iloc[4:8,0:2] print(rows_columns) आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
Id SepalLengthCm 4 Iris-setosa-5 5.0 5 Iris-versicolor-51 7.0 6 Iris-versicolor-52 6.4 7 Iris-versicolor-53 6.9
