কলামের সাবসেট তৈরি করতে filter() ব্যবহার করা হয়। এর মাধ্যমে like অপারেটর ব্যবহার করে মিলتی জুলতি প্যাটার্ন वाले কলাম ফিল্টার করা যায়। প্রথমে ৩ কলাম সহ একটি DataFrame তৈরি করুন:
dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})
এখন একাধিক কলামসহ সাবসেট তৈরি করুন:
dataFrame[['Opening_Stock','Closing_Stock']]
মিলتی জুলতি নাম প্যাটার্নসহ সাবসেট তৈরি করুন:
dataFrame.filter(like='Open')
উদাহরণ
নিচে সম্পূর্ণ কোড দেওয়া হলো:
import pandas as pd dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}) print("DataFrame...\n",dataFrame) print("\nDisplaying a subset using indexing operator:\n",dataFrame[['Product']]) print("\nDisplaying a subset with multiple columns:\n",dataFrame[['Opening_Stock','Closing_Stock']]) print("\nDisplaying a subset with similarly patterned names:\n",dataFrame.filter(like='Open'))
আউটপুট
এটি নিচের আউটপুট দেবে:
DataFrame... Closing_Stock Opening_Stock Product 0 200 300 SmartTV 1 500 700 ChromeCast 2 1000 1200 Speaker 3 900 1500 Earphone Displaying a subset using indexing operator: Product 0 SmartTV 1 ChromeCast 2 Speaker 3 Earphone Displaying a subset with multiple columns: Opening_Stock Closing_Stock 0 300 200 1 700 500 2 1200 1000 3 1500 900 Displaying a subset with similarly patterned names: Opening_Stock 0 300 1 700 2 1200 3 1500
