আমরা পুরো ডেটাফ্রেমে পুনরায় লেখা ছাড়াই ডাটাফ্রেমের কলামগুলি স্থানান্তর করতে পান্ডাসে shift() পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি। shift() নিম্নলিখিত পরামিতিগুলি নেয়
shift(self, periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)
- পিরিয়ড স্থানান্তর করার জন্য পিরিয়ডের সংখ্যা। এটি একটি নেতিবাচক সংখ্যাও নিতে পারে৷
- অক্ষ এটি একটি বুলিয়ান মান লাগে; আপনি সূচী স্থানান্তর করতে চাইলে 0 এবং কলাম স্থানান্তর করতে চাইলে 1
- fill_value এটি অনুপস্থিত মান প্রতিস্থাপন করবে।
আসুন একটি উদাহরণ নেওয়া যাক এবং দেখুন কিভাবে এই shift() ব্যবহার করবেন পদ্ধতি।
পদক্ষেপ
- একটি দ্বি-মাত্রিক, আকার-পরিবর্তনযোগ্য, সম্ভাব্য ভিন্ন ভিন্ন ট্যাবুলার ডেটা, df তৈরি করুন।
- ইনপুট ডেটাফ্রেম, df প্রিন্ট করুন।
- একটি কলাম নির্বাচন করুন এবং df["column_name]=df.column_name.shift() ব্যবহার করে এটি স্থানান্তর করুন
- আপডেট করা ডেটাফ্রেম প্রিন্ট করুন।
উদাহরণ
pddf =pd.DataFrame হিসেবে পান্ডা আমদানি করুন( dict( name=['John', 'Jacob', 'Tom', 'Tim', 'Ally'], marks=[89, 23, 100, 56, 90 ], বিষয়=["গণিত", "পদার্থবিদ্যা", "রসায়ন", "জীববিজ্ঞান", "ইংরেজি"] ))প্রিন্ট "ইনপুট ডেটাফ্রেম হল:\n", dfdf["name"] =df.name.shift( 1) "1:\n দ্বারা কলামের নাম স্থানান্তর করার পরে" প্রিন্ট করুন, dfdf["marks"] =df.marks.shift(2)প্রিন্ট করুন "2:\n দ্বারা কলামের চিহ্ন স্থানান্তর করার পরে", dfdf["সাবজেক্ট"] =df.subjects.shift(-1)প্রিন্ট করুন "কলামের বিষয়গুলি -1 দ্বারা স্থানান্তর করার পর:\n", df
আউটপুট
ইনপুট ডেটাফ্রেম হল:নাম মার্কের বিষয়গুলি0 জন 89 গণিত1 জ্যাকব 23 পদার্থবিদ্যা2 টম 100 রসায়ন3 টিম 56 জীববিদ্যা4 অ্যালি 90 ইংরেজি 1 দ্বারা কলামের নাম স্থানান্তর করার পর:নাম মার্কের বিষয়গুলি0 NaN 89 গণিত1 জন 23 পদার্থবিদ্যা 23 শাস্ত্রীয় বিজ্ঞান 23 শেমিক্স 36500 ইংরেজি 2 দ্বারা কলামের মার্কস:নাম মার্ক বিষয়গুলি0 NaN 100 গণিত1 জন 100 পদার্থবিদ্যা2 জ্যাকব 89 রসায়ন 3 টম 23 জীববিদ্যা4 টিম 100 ইংরেজি -1 দ্বারা কলামের বিষয়গুলি স্থানান্তর করার পরে:নাম মার্ক বিষয়গুলি0 NaN 100 পদার্থবিদ্যা1 জন 29203 ইংরেজিতে পূর্বে>
