কম্পিউটার

Python এ Pandas .iloc[] ব্যবহার করে সারি বের করা হচ্ছে


পান্ডাস একটি বিখ্যাত পাইথন লাইব্রেরি যা পাইথনে ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এই নিবন্ধে আমরা দেখব কিভাবে .iloc পদ্ধতি ব্যবহার করতে হয় যা ডাটাফ্রেম থেকে সারি এবং কলাম উভয় ফিল্টার করে পাইথন থেকে নির্বাচিত ডেটা পড়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।

iloc পদ্ধতি পূর্ণসংখ্যা ভিত্তিক সূচক ব্যবহার করে ডেটা প্রক্রিয়া করে যা মূল ডেটা সেটের অংশ হতে পারে বা নাও হতে পারে। প্রথম সারি সূচক 0 এবং দ্বিতীয় এবং সূচক 1 এবং তাই বরাদ্দ করা হয়. একইভাবে, প্রথম কলামটি হল সূচক 0 এবং দ্বিতীয়টি হল সূচক 1 ইত্যাদি৷

ডেটা সেট

নীচে আমরা যে ডেটা সেট ব্যবহার করতে যাচ্ছি।

Id SepalLengthCm... PetalLengthCm PetalWidthCmIris-setosa-1 5.1 ... 1.4 0.2Iris-setosa-2 4.9 ... 1.4 0.2Iris-setosa-3 4.7 ... 1.3 0.2 

সারি নির্বাচন করা হচ্ছে

আমরা সূচকের জন্য পূর্ণসংখ্যা নির্দিষ্ট করে একটি একক সারি এবং একাধিক সারি উভয়ই নির্বাচন করতে পারি। নীচের উদাহরণে আমরা সারি 0 এবং সারি 1 এ পৃথক সারি নির্বাচন করছি।

উদাহরণ

pd হিসেবে পান্ডা আমদানি করুন# csv fileata =pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv") থেকে ডাটা ফ্রেম তৈরি করুন row0 =data.iloc[0]row1 =data.iloc[1]print(row0)print (সারি1)

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

Id Iris-setosa-1SepalLengthCm 5.1SepalWidthCm 3.5PetalLengthCm 1.4PetalWidthCm 0.2Name:0, dtype:objectId Iris-setosa-2SepalLengthCm 4.9PetalWidthCm; 

একাধিক সারি নির্বাচন করা

নীচের উদাহরণে আমরা আমাদের প্রয়োজনীয় সারিগুলির স্লাইস উল্লেখ করে এক শটে একসাথে অনেকগুলি সারি নির্বাচন করি৷

উদাহরণ

 csv fileata =pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv") সারি =data.iloc[4:8]প্রিন্ট(সারি) থেকে ডেটা ফ্রেম তৈরি করে pd# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

 Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetallengthCm PetalWidthCm4 Iris-setosa-5 5.0 3.6 1.4 0.25 Iris-versicolor-51 7.0 3.2 4.7 1.46 Iris-versicolor-4.7 1.46 Iris-versicolor-53.417. 5317pre. 

সারি এবং কলাম নির্বাচন করা

নীচের উদাহরণে আমরা প্রয়োজন অনুসারে সারি এবং কলাম উভয়ই নির্বাচন করতে পারি।

উদাহরণ

 csv fileata =pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")rows_columns =data.iloc[4:8,0:2]print(rows_columns)
থেকে pd# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন>

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

 Id SepalLengthCm4 Iris-setosa-5 5.05 Iris-versicolor-51 7.06 Iris-versicolor-52 6.47 Iris-versicolor-53 6.9

  1. পাইথন - বোকেহ ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

  2. পাইথনে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন?

  3. পাইথন ব্যবহার করে বেস64 ডেটা এনকোডিং

  4. পাইথন ব্যবহার করে একটি ম্যাট্রিক্স কিভাবে স্থানান্তর করবেন?