पांडा एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग मुख्य रूप से डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए किया जाता है। यह NumPy लाइब्रेरी के शीर्ष पर बनाया गया है और पायथन प्रोग्रामिंग भाषा के लिए उच्च-प्रदर्शन, उपयोग में आसान डेटा संरचना और डेटा विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है।

इस लेख में, आप सीखेंगे कि पंडों का उपयोग करके 6 बुनियादी ऑपरेशन कैसे करें।

पंडों के उदाहरणों का उपयोग करना

आप इस आलेख में कम्प्यूटेशनल नोटबुक का उपयोग करके उदाहरण चला सकते हैं जैसे जुपिटर नोटबुक, गूगल कोलाब, आदि। आप इंटरैक्टिव मोड में सीधे पायथन इंटरप्रेटर में कोड दर्ज करके भी उदाहरण चला सकते हैं।

यदि आप इस लेख में उपयोग किए गए संपूर्ण स्रोत कोड पर एक नज़र डालना चाहते हैं, तो आप इस से पायथन नोटबुक फ़ाइल तक पहुँच सकते हैं गिटहब भंडार.

1. पंडों को पीडी के रूप में कैसे आयात करें और संस्करण संख्या प्रिंट करें

आपको का उपयोग करने की आवश्यकता है आयात पायथन में किसी भी पुस्तकालय को आयात करने के लिए कीवर्ड। पंडों को आमतौर पर के तहत आयात किया जाता है पी.डी. उपनाम। इस दृष्टिकोण के साथ, आप पंडों के पैकेज को इस रूप में संदर्भित कर सकते हैं पी.डी. की बजाय पांडा.

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पीडी. के रूप में आयात पांडा
प्रिंट (पीडी.__संस्करण__)

आउटपुट: 

1.2.4

2. पंडों में एक श्रृंखला कैसे बनाएं

पांडा श्रृंखला एक आयामी सरणी है जिसमें किसी भी प्रकार का डेटा होता है। यह एक टेबल में एक कॉलम की तरह है। आप numpy arrays, numpy फ़ंक्शन, सूचियां, शब्दकोष, अदिश मान इत्यादि का उपयोग करके एक श्रृंखला बना सकते हैं।

श्रृंखला के मूल्यों को उनकी अनुक्रमणिका संख्या के साथ लेबल किया जाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, पहले मान में इंडेक्स 0 होता है, दूसरे मान में इंडेक्स 1 होता है, और इसी तरह। अपने स्वयं के लेबलों को नाम देने के लिए, आपको इसका उपयोग करने की आवश्यकता है अनुक्रमणिका तर्क।

खाली सीरीज कैसे बनाएं

एस = पीडी। श्रृंखला (dtype='float64')
एस

आउटपुट: 

सीरीज ([], डीटाइप: फ्लोट64)

उपरोक्त उदाहरण में, के साथ एक खाली श्रृंखला पानी पर तैरना डेटा प्रकार बनाया गया है।

NumPy Array का उपयोग करके एक सीरीज कैसे बनाएं

पीडी. के रूप में आयात पांडा
np. के रूप में numpy आयात करें
डी = एनपी.एरे ([1, 2, 3, 4, 5])
एस = पीडी। श्रृंखला (डी)
एस

आउटपुट: 

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
डीटाइप: int32

सम्बंधित: शुरुआती के लिए NumPy संचालन

सूची का उपयोग करके एक श्रृंखला कैसे बनाएं

डी = [1, 2, 3, 4, 5]
एस = पीडी। श्रृंखला (डी)
एस

आउटपुट: 

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
डीटाइप: int64

इंडेक्स के साथ सीरीज कैसे बनाएं

एक अनुक्रमणिका के साथ एक श्रृंखला बनाने के लिए, आपको इसका उपयोग करने की आवश्यकता है अनुक्रमणिका तर्क। अनुक्रमित की संख्या श्रृंखला में तत्वों की संख्या के बराबर होनी चाहिए। 

डी = [1, 2, 3, 4, 5]
एस = पीडी। श्रृंखला (डी, सूचकांक = ["एक", "दो", "तीन", "चार", "पांच"])
एस

आउटपुट: 

एक 1
दो 2
तीन 3
चार 4
पांच 5
डीटाइप: int64

शब्दकोश का उपयोग करके एक श्रृंखला कैसे बनाएं

शब्दकोश की कुंजियाँ श्रृंखला के लेबल बन जाती हैं। 

डी = {"एक": 1,
"दो": 2,
"तीन": 3,
"चार": 4,
"पांच": 5}
एस = पीडी। श्रृंखला (डी)
एस

आउटपुट: 

एक 1
दो 2
तीन 3
चार 4
पांच 5
डीटाइप: int64

स्केलर वैल्यू का उपयोग करके सीरीज कैसे बनाएं

यदि आप एक अदिश मान का उपयोग करके एक श्रृंखला बनाना चाहते हैं, तो आपको प्रदान करना होगा अनुक्रमणिका तर्क। 

एस = पीडी। श्रृंखला (1, अनुक्रमणिका = ["ए", "बी", "सी", "डी"])
एस

आउटपुट: 

एक 1
ख 1
सी 1
घ 1
डीटाइप: int64

3. पंडों में डेटाफ्रेम कैसे बनाएं

डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में संरेखित किया जाता है। शब्दकोशों, सूचियों, शब्दकोशों की सूची, खस्ता सरणियों आदि का उपयोग करके एक डेटाफ़्रेम बनाया जा सकता है। वास्तविक दुनिया में, डेटाफ्रेम मौजूदा स्टोरेज जैसे सीएसवी फाइलों, एक्सेल फाइलों, एसक्यूएल डेटाबेस इत्यादि का उपयोग करके बनाए जाते हैं।

DataFrame ऑब्जेक्ट कई विशेषताओं और विधियों का समर्थन करता है। यदि आप उनके बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो आप के आधिकारिक दस्तावेज देख सकते हैं पांडा डेटाफ्रेम.

एक खाली डेटाफ़्रेम कैसे बनाएं

डीएफ = पीडी। डेटा ढांचा()
प्रिंट (डीएफ)

आउटपुट: 

खाली डेटाफ़्रेम
कॉलम: []
अनुक्रमणिका: []

सूची का उपयोग करके डेटाफ़्रेम कैसे बनाएं

listObj = ["MUO", "तकनीक", "सरलीकृत"]
डीएफ = पीडी। डेटाफ़्रेम (listObj)
प्रिंट (डीएफ)

आउटपुट: 

 0
0 एमयूओ
1 तकनीक
2 सरलीकृत

ndarray/सूचियों के शब्दकोश का उपयोग करके डेटाफ़्रेम कैसे बनाएं?

बैटमैनडेटा = {'मूवी का नाम': ['बैटमैन बिगिन्स', 'द डार्क नाइट', 'द डार्क नाइट राइज़'],
'रिलीज़ का वर्ष': [2005, 2008, 2012]}
डीएफ = पीडी। डेटाफ़्रेम (बैटमैनडेटा)
प्रिंट (डीएफ)

आउटपुट: 

 फिल्म का नाम रिलीज का साल
0 बैटमैन की शुरुआत 2005
1 द डार्क नाइट 2008
2 द डार्क नाइट राइज़ 2012

सूचियों की सूची का उपयोग करके डेटाफ़्रेम कैसे बनाएं

डेटा = [['एलेक्स', 601], ['बॉब', 602], ['कैटलिन', 603]]
डीएफ = पीडी। डेटाफ़्रेम (डेटा, कॉलम = ['नाम', 'रोल नंबर'])
प्रिंट (डीएफ)

आउटपुट: 

 नाम रोल नंबर
0 एलेक्स 601
1 बॉब 602
2 कैटलिन 603

शब्दकोशों की सूची का उपयोग करके डेटाफ़्रेम कैसे बनाएं

डेटा = [{'नाम': 'एलेक्स', 'रोल नंबर': 601},
{'नाम': 'बॉब', 'रोल नंबर': 602},
{'नाम': 'कैटलिन', 'रोल नंबर': 603}]
डीएफ = पीडी। डेटाफ़्रेम (डेटा)
प्रिंट (डीएफ)

आउटपुट: 

 नाम रोल नंबर
0 एलेक्स 601
1 बॉब 602
2 कैटलिन 603

सम्बंधित: पायथन में एक सूची को एक शब्दकोश में कैसे बदलें

ज़िप () फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटाफ़्रेम कैसे बनाएं

उपयोग ज़िप () पायथन में सूचियों को मर्ज करने का कार्य। 

नाम = ['एलेक्स', 'बॉब', 'कैटलिन']
रोल नंबर = [601, 602, 603]
listOfTuples = सूची (ज़िप (नाम, रोलनो))
डीएफ = पीडी। डेटाफ्रेम (सूचीऑफ टुपल्स, कॉलम = ['नाम', 'रोल नंबर'])
प्रिंट (डीएफ)

आउटपुट: 

 नाम रोल नंबर
0 एलेक्स 601
1 बॉब 602
2 कैटलिन 603

4. पंडों में सीएसवी डेटा कैसे पढ़ें

एक "अल्पविराम से अलग मान" (सीएसवी) फ़ाइल एक सीमांकित पाठ फ़ाइल है जो मूल्यों को अलग करने के लिए अल्पविराम का उपयोग करती है। आप CSV फ़ाइल का उपयोग करके पढ़ सकते हैं read_csv () पांडा में विधि। यदि आप संपूर्ण डेटाफ़्रेम को प्रिंट करना चाहते हैं, तो इसका उपयोग करें तार() तरीका।

इसमें और अगले उदाहरण में, यह सीएसवी फ़ाइल संचालन करने के लिए उपयोग किया जाएगा। 

डीएफ = पीडी.read_csv (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
प्रिंट (df.to_string ())

आउटपुट:

5. सिर (), पूंछ (), और जानकारी () विधियों का उपयोग करके डेटाफ़्रेम का विश्लेषण कैसे करें

हेड () विधि का उपयोग करके डेटा कैसे देखें

NS सिर() विधि डेटाफ़्रेम का त्वरित अवलोकन प्राप्त करने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है। यह विधि शीर्ष से शुरू करके शीर्षलेख और पंक्तियों की निर्दिष्ट संख्या लौटाती है। 

डीएफ = पीडी.read_csv (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
प्रिंट (df.head (10))

आउटपुट:

यदि आप पंक्तियों की संख्या निर्दिष्ट नहीं करते हैं, तो पहली 5 पंक्तियाँ लौटा दी जाएँगी। 

डीएफ = पीडी.read_csv (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
प्रिंट (df.head ())

आउटपुट:

टेल () विधि का उपयोग करके डेटा कैसे देखें

NS पूंछ() विधि शीर्षलेख और पंक्तियों की निर्दिष्ट संख्या लौटाती है, जो नीचे से शुरू होती है। 

डीएफ = पीडी.read_csv (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
प्रिंट (df.tail (10))

आउटपुट:

यदि आप पंक्तियों की संख्या निर्दिष्ट नहीं करते हैं, तो अंतिम 5 पंक्तियाँ लौटा दी जाएँगी। 

डीएफ = पीडी.read_csv (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
प्रिंट (df.tail ())

आउटपुट:

डेटा के बारे में जानकारी कैसे प्राप्त करें

NS जानकारी () विधियाँ डेटाफ़्रेम का एक संक्षिप्त सारांश लौटाती हैं जिसमें अनुक्रमणिका dtype और स्तंभ dtypes, गैर-शून्य मान और स्मृति उपयोग शामिल हैं। 

डीएफ = पीडी.read_csv (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
प्रिंट (df.info ())

आउटपुट:

6. पंडों में JSON डेटा कैसे पढ़ें

जेएसओएन (जेएवाएसक्रिप्ट हेवस्तु एनotation) एक हल्का डेटा-इंटरचेंज प्रारूप है। आप JSON फ़ाइल का उपयोग करके पढ़ सकते हैं read_json () पांडा में विधि। यदि आप संपूर्ण डेटाफ़्रेम को प्रिंट करना चाहते हैं, तो इसका उपयोग करें तार() तरीका।

नीचे दिए गए उदाहरण में, यह JSON फ़ाइल संचालन करने के लिए प्रयोग किया जाता है।

सम्बंधित: जेएसओएन क्या है? एक आम आदमी का अवलोकन

डीएफ = पीडी.read_json (' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/google_markers.json')
प्रिंट (df.to_string ())

आउटपुट:

इनबिल्ट फ़ंक्शंस और विधियों के साथ अपने पायथन ज्ञान को ताज़ा करें

फ़ंक्शंस आपके कोड को छोटा करने और इसकी दक्षता में सुधार करने में मदद करते हैं। कार्य और तरीके जैसे कम करना(), विभाजित करना(), गणना (), eval (), गोल(), आदि। आपके कोड को मजबूत और समझने में आसान बना सकता है। अंतर्निहित कार्यों और विधियों के बारे में जानना हमेशा अच्छा होता है क्योंकि वे आपके प्रोग्रामिंग कार्यों को काफी हद तक सरल बना सकते हैं।

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20 पायथन कार्य जो आपको जानना चाहिए

पायथन मानक पुस्तकालय में आपके प्रोग्रामिंग कार्यों में मदद करने के लिए कई कार्य हैं। सबसे उपयोगी के बारे में जानें और अधिक मजबूत कोड बनाएं।

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लेखक के बारे में
युवराज चंद्र (69 लेख प्रकाशित)

युवराज दिल्ली विश्वविद्यालय, भारत में कंप्यूटर विज्ञान के स्नातक छात्र हैं। उन्हें फुल स्टैक वेब डेवलपमेंट का शौक है। जब वह नहीं लिख रहा होता है, तो वह विभिन्न तकनीकों की गहराई की खोज कर रहा होता है।

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