পাইথনে pdpipe লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইপলাইন তৈরি ও ডেটাফ্রেম থেকে রো মুছে ফেলা

pdpipe লাইব্রেরির ValDrop() মেথড ব্যবহার করে শর্তভিত্তিক রো মুছে ফেলা যায়।

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি:

import pdpipe as pdp
import pandas as pd

ডেটাফ্রেম তৈরি:

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
    "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
})

নতুন কলাম যোগ (Units ভিত্তিক):

def demo(x):
    if x >= 100:
        return "OverStock"
    else:
        return "UnderStock"

dataFrame['Stock'] = dataFrame['Units'].apply(demo)

pdpipe দিয়ে রো মুছে ফেলা (Car='Jaguar'):

dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'], 'Car').apply(dataFrame)

সম্পূর্ণ কোড উদাহরণ:

import pdpipe as pdp
import pandas as pd

# ফাংশন: স্টক স্ট্যাটাস চেক
def demo(x):
    if x >= 100:
        return "OverStock"
    else:
        return "UnderStock"

# ডেটাফ্রেম তৈরি
dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
    "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
})
print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# নতুন কলাম "Stock" যোগ
dataFrame['Stock'] = dataFrame['Units'].apply(demo)
print("\nDataFrame with a new column...\n", dataFrame)

# pdpipe দিয়ে Jaguar রো মুছে ফেলা
dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'], 'Car').apply(dataFrame)
print("\nDataFrame after removing a row...\n", dataFrame)

আউটপুট:

DataFrame ...
    Car  Units
0  BMW    100
1 Lexus   150
2 Audi    110
3 Mustang  80
4 Bentley  110
5 Jaguar   90

DataFrame with a new column...
    Car  Units     Stock
0  BMW    100  OverStock
1 Lexus   150  OverStock
2 Audi    110  OverStock
3 Mustang  80  UnderStock
4 Bentley  110  OverStock
5 Jaguar   90  UnderStock

DataFrame after removing a value...
    Car  Units     Stock
0  BMW    100  OverStock
1 Lexus   150  OverStock
2 Audi    110  OverStock
3 Mustang  80  UnderStock
4 Bentley  110  OverStock

ব্যাখ্যা:

• pdpipe.ValDrop(values, column): নির্দিষ্ট কলামে নির্দিষ্ট মান যেসব রোয়ে আছে সেগুলো মুছে ফেলে
• .apply(dataFrame): পাইপলাইন প্রয়োগ করে নতুন ডেটাফ্রেম রিটার্ন করে
• পাইপলাইন ব্যবহার করে ডেটা প্রসেসিং ধাপগুলো চেইন করা যায়