numpy where() পদ্ধতিটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম ফিল্টার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। where() পদ্ধতিতে শর্তগুলি উল্লেখ করুন। প্রথমে, আসুন আমরা প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলিকে তাদের নিজ নিজ নাম দিয়ে আমদানি করি
pdimport numpy হিসাবে np হিসাবে pandas আমদানি করুন
আমরা এখন পণ্য রেকর্ডের সাথে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম তৈরি করব
dataFrame =pd.DataFrame({"Product":["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock":[300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock":[200, 500, 1000, 900]}) 2 শর্ত সহ ডেটাফ্রেম ফিল্টার করতে numpy where() ব্যবহার করুন
resValues1 =np.where((dataFrame['Opening_Stock']>=700) &(dataFrame['Closing_Stock']<1000))প্রিন্ট"\nফিল্টার করা ডেটাফ্রেম মান =\n",dataFrame.loc[resVal] /প্রে>3টি শর্তের সাথে DataFrame ফিল্টার করতে numpy where() আবার ব্যবহার করি
resValues2 =np.where((dataFrame['Opening_Stock']>=500) &(dataFrame['Closing_Stock']<1000) এবং (dataFrame['Product'].str.startswith('C')))উদাহরণ
সম্পূর্ণ কোড নিচে দেওয়া হল
npdataFrame =pd.DataFrame({"Product":["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock":[300, 700, 1200, 1500 ],"Closing_Stock":[200, 500, 1000, 900]})প্রিন্ট করুন"DataFrame...\n",dataFrame# numpy where() ব্যবহার করে DataFrame ফিল্টার করতে 2টি শর্তের সাথে রেস ভ্যালুস1 =np.where((dataFrame_S'Ock) ']>=700) এবং (ডেটাফ্রেম['ক্লোজিং_স্টক']<1000))প্রিন্ট"\nফিল্টার করা ডেটাফ্রেম মান =\n",dataFrame.loc[resValues1]#টি numpy যেখানে() ব্যবহার করে ডেটাফ্রেম ফিল্টার করতে 3টি শর্ত এবং মান =2। where((dataFrame['Opening_Stock']>=500) &(dataFrame['Closing_Stock']<1000) এবং (dataFrame['Product'].str.startswith('C')))print"\nফিল্টার করা ডেটাফ্রেম মান =\n",dataFrame.loc[resValues2]
আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে
datframe ... closing_stock armertock পণ্য 0 200 300 SmartTV1 500 700 Chromecast21000 1200 স্পিকার 3 900 1500 earphyfiltered Daterframe VALUE =Closing_Stock খোলার 3 900 1500 EarphyFiltered Dateframe VALE =Closing_Stock খোলার_স্টক পণ্য 1 500 700 Chromecast
