Pandas হল একটি জনপ্রিয় পাইথন লাইব্রেরি যা পাইথনে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এই নিবন্ধে আমরা .iloc মেথডের ব্যবহার দেখব, যা ডেটাফ্রেম থেকে সারি এবং কলাম ফিল্টার করে নির্বাচনমাত্র ডেটা পড়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
.iloc মেথড কী?
.iloc মেথড পূর্ণসংখ্যা-ভিত্তিক সূচক (integer-based indexing) ব্যবহার করে ডেটা প্রক্রিয়া করে, যা মূল ডেটাসেটের অংশ হতে পারে বা নাও হতে পারে। প্রথম সারির সূচক ০, দ্বিতীয় সারির ১, এবং ক्रमশः এগিয়ে যায়। একইভাবে, প্রথম কলামের সূচক ০, দ্বিতীয় কলামের ১, ইত্যাদি।
ডেটাসেট
নিচে আমরা যে ডেটাসেটটি ব্যবহার করব তা দেওয়া হলো:
Id SepalLengthCm ... PetalLengthCm PetalWidthCm Iris-setosa-1 5.1 ... 1.4 0.2 Iris-setosa-2 4.9 ... 1.4 0.2 Iris-setosa-3 4.7 ... 1.3 0.2
একক সারি নির্বাচন
সূচকের পূর্ণসংখ্যা নির্দিষ্ট করে আমরা একক সারি এবং একাধিক সারি উভয়ই বেছে নিতে পারি। নিচের উদাহরণে আমরা ০ নম্বর সারি এবং ১ নম্বর সারি আলাদা আলাদা নির্বাচন করছি।
উদাহরণ
import pandas as pd
# CSV ফাইল থেকে ডেটাফ্রেম তৈরি
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")
row0 = data.iloc[0]
row1 = data.iloc[1]
print(row0)
print(row1)
আউটপুট
উপরোক্ত কোড চালালে নিচের ফলাফল পাওয়া যাবে:
Id Iris-setosa-1 SepalLengthCm 5.1 SepalWidthCm 3.5 PetalLengthCm 1.4 PetalWidthCm 0.2 Name: 0, dtype: object Id Iris-setosa-2 SepalLengthCm 4.9 SepalWidthCm 3 PetalLengthCm 1.4 PetalWidthCm 0.2 Name: 1, dtype: object
একাধিক সারি নির্বাচন (Slicing)
নিচের উদাহরণে আমরা একটি স্লাইস (slice) ব্যবহার করে একসাথে অনেক সারি নির্বাচন করছি।
উদাহরণ
import pandas as pd
# CSV ফাইল থেকে ডেটাফ্রেম তৈরি
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")
rows = data.iloc[4:8]
print(rows)
আউটপুট
Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm 4 Iris-setosa-5 5.0 3.6 1.4 0.2 5 Iris-versicolor-51 7.0 3.2 4.7 1.4 6 Iris-versicolor-52 6.4 3.2 4.5 1.5 7 Iris-versicolor-53 6.9 3.1 4.9 1.5
সারি এবং কলাম উভয়েই নির্বাচন
প্রয়োজন অনুযায়ী সারি এবং কলাম দুটোই একসাথে বেছে নেওয়া যায়।
উদাহরণ
import pandas as pd
# CSV ফাইল থেকে ডেটাফ্রেম তৈরি
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")
rows_columns = data.iloc[4:8, 0:2]
print(rows_columns)
আউটপুট
Id SepalLengthCm 4 Iris-setosa-5 5.0 5 Iris-versicolor-51 7.0 6 Iris-versicolor-52 6.4 7 Iris-versicolor-53 6.9
