কম্পিউটার

Python Pandas - কিভাবে Pandas DataFrame tail( ) ফাংশন ব্যবহার করবেন


30000 থেকে 70000 এর মধ্যে মূল্য কলামের মান খুঁজে পেতে একটি পাইথন কোড লিখুন এবং products.csv থেকে শেষ তিনটি সারির আইডি এবং পণ্য কলাম প্রিন্ট করুন ফাইল।

ডাউনলোড করুন products.csv ফাইলটি এখানে।

30000 থেকে 70000 এর মধ্যে মূল্য কলামের মানের ফলাফল এবং আইডি এবং পণ্যের কলামের শেষ তিনটি সারি হল −

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

সমাধান 1

  • products.csv থেকে ডেটা পড়ুন ফাইল করুন এবং df এ বরাদ্দ করুন

df = pd.read_csv('products.csv ')
  • 30000 থেকে 50000 এর মধ্যে মূল্য কলামের সমস্ত সারি অ্যাক্সেস করতে পান্ডাস স্লাইসিং প্রয়োগ করুন,

df[df.iloc[:,4].between(30000,50000)

উপরের ফলাফলটি df1

এ সংরক্ষণ করুন
  • প্রথম দুই কলামের শেষ তিনটি সারি অ্যাক্সেস করতে স্লাইসিং প্রয়োগ করুন,

df1.iloc[-3:,0:2]

উদাহরণ

আরো ভালোভাবে বোঝার জন্য নিচের কোডটি পরীক্ষা করা যাক −

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
df1 = df[df.iloc[:,4].between(30000,50000)]
print(df1.iloc[-3:,0:2])

আউটপুট

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

সমাধান 2

  • products.csv থেকে ডেটা পড়ুন ফাইল করুন এবং df এ বরাদ্দ করুন

df = pd.read_csv('products.csv ')
  • 30000 থেকে 50000 এর মধ্যে মূল্য কলামের সমস্ত সারি অ্যাক্সেস করতে শর্ত প্রয়োগ করুন,

df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]

উপরের ফলাফলটি df1

এ সংরক্ষণ করুন
  • প্রথম দুই কলামের শেষ তিনটি সারি অ্যাক্সেস করতে df1 থেকে ফিল্টার করুন,

df1[['id','product']].tail(3)

উদাহরণ

আরো ভালোভাবে বোঝার জন্য নিচের কোডটি পরীক্ষা করা যাক −

pddf =pd.read_csv('products.csv')df1 =df[(df['price']>30000) &(df['price']<50000)]print(df1[[') হিসাবে
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
df1 = df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]
print(df1[['id','product']].tail(3))

আউটপুট

   id product
79 80 Truck
81 82 Bike
98 99 Truck

  1. পাইথন - কিভাবে একটি CSV ফাইলে পান্ডাস ডেটাফ্রেম লিখতে হয়

  2. পাইথন - কিভাবে পান্ডাস ডেটাফ্রেমকে বছর অনুসারে গ্রুপ করবেন?

  3. পাইথন - কিভাবে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমের একটি উপসেট নির্বাচন করবেন

  4. পাইথন - কিভাবে একটি বার গ্রাফে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম প্লট করা যায়