Pandas DataFrame-র columns অ্যাট্রিবিউট একটি Index অবজেক্ট রিটার্ন করে, যা সেট-সদৃশ অপারেশন সাপোর্ট করে। & অপারেটর ব্যবহার করে দুটি DataFrame-র কমন কলাম খুঁজে বের করা যায়।
উদাহরণ কোড
import pandas as pd
# DataFrame ১
dataFrame1 = pd.DataFrame({
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
})
print("Dataframe1...\n", dataFrame1)
# DataFrame ২
dataFrame2 = pd.DataFrame({
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
print("Dataframe2...\n", dataFrame2)
# & অপারেটর দিয়ে কমন কলাম
res = dataFrame1.columns & dataFrame2.columns
print("\nCommon columns...\n", res)আউটপুট
Dataframe1...
Car Cubic_Capacity
0 BMW 2000
1 Lexus 1800
2 Tesla 1500
3 Mustang 2500
4 Mercedes 2200
5 Jaguar 3000
Dataframe2...
Car Units_Sold
0 BMW 100
1 Lexus 110
2 Tesla 150
3 Mustang 80
4 Mercedes 200
5 Jaguar 90
Common columns...
Index(['Car'], dtype='object')
ব্যাখ্যা
dataFrame1.columnsএবংdataFrame2.columns— উভয়ইpd.Indexঅবজেক্ট।&অপারেটর — সেট ইন্টারসেকশন (intersection) করে।- ফলাফল:
Index(['Car'], dtype='object')— শুধু 'Car' কলামই দুটোতে কমন।
বিকল্প পদ্ধতি
# intersection() মেথডও একই কাজ করে
res = dataFrame1.columns.intersection(dataFrame2.columns)দুটি পদ্ধতির ফলাফল একই। & অপারেটর সংক্ষিপ্ত, intersection() বেশি স্পষ্ট।
