पायथन में नैरे-सूचियों के निर्देश से डेटाफ़्रेम बनाना

पंडों डेटा प्रोसेसिंग और डेटा विश्लेषण के लिए एक बहुत व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला पायथन पुस्तकालय है। इस लेख में हम देखेंगे कि हम दिए गए पायथन शब्दकोशों और सूचियों से पांडा डेटाफ्रेम कैसे बना सकते हैं।

शब्दकोश से सूचियों के साथ

शब्दकोश प्रमुख मूल्य जोड़े हैं। यदि हम एक पायथन डिक्शनरी लेते हैं जिसमें एक मूल्य के रूप में कुंजी और एक सूची है तो हम पांडा डेटा फ्रेम बनाने के लिए सीधे दिए गए डिक्शनरी पर डेटाफ्रेम विधि का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण

import pandas as pd

# Dictionary for Exam Schedule
Exam_Schedule = {
'Exam Day': ['Mon', 'Tue', 'Wed','Thu', 'Fri'],
'Exam Subject': ['Chemisry','Physics','Maths','English','Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM','1 PM', '3 PM']
}

# Dictionary to DataFrame
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule)

print(Exam_Schedule_df)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

   Exam Day   Exam Subject  Time
0   Mon       Chemisry     2 PM
1   Tue       Physics     10 AM
2   Wed       Maths       10 AM
3   Thu       English      2 PM
4   Fri       Biology     10 AM

सूचकांक जोड़ना

यदि डेटा फ़्रेम पहले से ही बनाया गया है, तो हम इसमें एक इंडेक्स जोड़कर एक और कॉलम जोड़ सकते हैं। नीचे दिए गए उदाहरण में हम पायथन डिक्शनरी लेते हैं जिसमें परीक्षा के विषय और परीक्षा का समय होता है। बाद में हम दिए गए डेटा फ़्रेम में परीक्षा के दिनों को एक इंडेक्स के रूप में जोड़ते हैं।

उदाहरण

import pandas as pd

# Dictionary for Exam Schedule
Exam_Schedule = {
'Exam Subject': ['Chemisry','Physics','Maths','English','Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM','1 PM', '3 PM']
}

# Dictionary to DataFrame
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule, index = ['Mon', 'Tue', 'Wed','Thu', 'Fri'])

print(Exam_Schedule_df)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

   Exam Day   Exam Subject  Time
0   Mon       Chemisry     2 PM
1   Tue       Physics     10 AM
2   Wed       Maths       10 AM
3   Thu       English      2 PM
4   Fri       Biology     10 AM