পাইথন প্রোগ্রাম লিখুন যাতে products.csv ফাইল থেকে ডেটা পড়ে সার ও কলামের সংখ্যা প্রিন্ট করবে। তারপর প্রথম দশ রোর জন্য 'product' কলামের ভ্যালু 'Car' মিলে তা প্রিন্ট করবে।
ধরুন, 'products.csv' ফাইল রয়েছে এবং রো-কলাম সংখ্যা এবং প্রথম দশ রোর 'product' কলাম 'Car' মিলে রেজাল্ট:
products.csv ফাইল এখান থেকে ডাউনলোড করুন।
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
এই সমস্যার দুটি ভিন্ন সমাধান রয়েছে।
সমাধান ১
products.csv থেকে ডেটা পড়ে df-এ অ্যাসাইন করুন
df = pd.read_csv('products.csv ')
সার সংখ্যা = df.shape[0] এবং কলাম সংখ্যা = df.shape[1] প্রিন্ট করুন
df1-এ df.iloc[0:10,:] ব্যবহার করে প্রথম দশ রো ফিল্টার করুন
df1 = df.iloc[0:10,:]
df1.iloc[:,1] ব্যবহার করে product কলামের ভ্যালু 'Car' কিনা চেক করুন
এখানে product কলামের ইন্ডেক্স ১। অবশেষে ডেটা প্রিন্ট করুন
df1[df1.iloc[:,1]=='Car']
উদাহরণ
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:", df.shape[0], "Columns:", df.shape[1])
df1 = df.iloc[0:10,:]
print(df1[df1.iloc[:,1]=='Car'])
আউটপুট
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
সমাধান ২
products.csv থেকে ডেটা পড়ে df-এ অ্যাসাইন করুন
df = pd.read_csv('products.csv ')
সার এবং কলাম সংখ্যা প্রিন্ট করুন
df.head(10) ব্যবহার করে প্রথম দশ রো নিন এবং df1-এ অ্যাসাইন করুন
df1 = df.head(10)
product কলামের ভ্যালু 'Car' মিলে নিচের মেথড ব্যবহার করুন
df1[df1['product']=='Car']
উদাহরণ
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:", df.shape[0], "Columns:", df.shape[1])
df1 = df.head(10)
print(df1[df1['product']=='Car'])
আউটপুট
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
