ডাটা অ্যানালাইসিস এবং ডাটা র্যাংলিং এর জন্য পান্ডাস হল সবচেয়ে জনপ্রিয় পাইথন লাইব্রেরি। এই নিবন্ধে আমরা দেখব কিভাবে আমরা একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম তৈরি করতে পারি এবং তারপর এই ডেটা ফ্রেম থেকে কিছু নির্বাচনী সারি বা কলাম মুছে ফেলতে পারি।
সারি মুছে ফেলা হচ্ছে
নিচের উদাহরণে আমাদের কাছে iris.csv ফাইল আছে যা একটি ডাটা ফ্রেমে পড়া হয়। আমরা প্রথমে বিদ্যমান ডেটা ফ্রেমের দিকে নজর রাখি এবং তারপরে আমরা যে মানটি ড্রপ করতে চাই তা সরবরাহ করে সূচক কলামে ড্রপ ফাংশন প্রয়োগ করি। আমরা ফলাফল সেটের নীচে দেখতে পাচ্ছি যে সারির সংখ্যা 3 দ্বারা হ্রাস করা হয়েছে।
উদাহরণ
csv fileata =pd.read_csv("E:\\iris1.csv", index_col ="Id")print(data)# ড্রপিং পাস করা valuesdata.drop([6,9) থেকেpd# হিসেবে পান্ডা আমদানি করুন ,10],inplace=True)# ডিসপ্লেপ্রিন্ট(ডেটা)
আউটপুট
উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -
SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm SpeciesId1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa3 4.7 3.2 1.2-tosa .. .... ... ... ... ... ...... ...... .........................................................................2.2.4 0.2 আইআরআইএস-সেটস-সেটোএসএইচপি 3.2 0.2 আইআরআইএস-সেটোসা 3 4.7 3.2 1.3 0.2 আইআরআইএস-সেটোসা 149 6.2 3.4 5.2 2.3.3.3 Iris-virginica150 5.9 3.0 5.1 1.8 Iris-virginica………………….. [147 সারি x 5 কলাম]
কলাম ড্রপিং
কলামগুলি একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি করার জন্য, আমরা অক্ষ প্যারামিটার ব্যবহার করি। এটির মান ড্রপ ফাংশনে একটিতে সেট করা হয়েছে এবং আমরা ড্রপ করার জন্য কলামের নাম সরবরাহ করি। আপনি দেখতে পাচ্ছেন ফলাফল সেটে কলামের সংখ্যা 5 থেকে 3 এ কমে গেছে।
উদাহরণ
csv fileata =pd.read_csv("E:\\iris1.csv", index_col ="Id")print(data)# ড্রপিং পাস করা valuesdata.drop(['SepalWidthCm') থেকেpd# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন ,'PetalLengthCm'],axis=1,inplace=True)প্রিন্ট("আফটার ড্রপিং")# ডিসপ্লেপ্রিন্ট(ডেটা) আউটপুট
উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -
SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm SpeciesId1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa3 4.7 3.2 1.2-tosa . ….….….…. .......[150 সারি x 5 কলাম] ড্রপ করার পরে SepalLengthCm PetalWidthCm SpeciesId1 5.1 0.2 Iris-setosa2 4.9 0.2 Iris-setosa3 4.7 0.2 Iris-setosa........[150 colums]
