Pandas পাইথনের একটি অত্যন্ত জনপ্রিয় লাইব্রেরি যা ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই নিবন্ধে আমরা দেখব কিভাবে পাইথন ডিকশনারি এবং লিস্ট থেকে প্যাঁডাস ডেটাফ্রেম তৈরি করা যায়।
লিস্টসহ ডিকশনারি থেকে
ডিকশনারি কী-ভ্যালু জোড়া। যদি একটি পাইথন ডিকশনারির কী থাকে এবং ভ্যালু হিসেবে একটি লিস্ট থাকে, তবে সরাসরি pd.DataFrame মেথড ব্যবহার করে সেটি ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করা যায়।
উদাহরণ
import pandas as pd
# পরীক্ষার তালিকা 위한 ডিকশনারি
Exam_Schedule = {
'Exam Day': ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'],
'Exam Subject': ['Chemistry', 'Physics', 'Maths', 'English', 'Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM', '1 PM', '3 PM']
}
# ডিকশনারি থেকে DataFrame
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule)
print(Exam_Schedule_df)
আউটপুট
Exam Day Exam Subject Exam Time 0 Mon Chemistry 2 PM 1 Tue Physics 10 AM 2 Wed Maths 11 AM 3 Thu English 1 PM 4 Fri Biology 3 PM
ইন্ডেক্স যোগ করা
যদি ডেটাফ্রেম ইতিমধ্যে তৈরি থাকে, তবে সেটিতে একটি নতুন কলাম হিসেবে ইন্ডেক্স যোগ করা যায়। নিচের উদাহরণে ডিকশনারিতে পরীক্ষার বিষয় ও সময় আছে, পরে পরীক্ষার দিনগুলো ইন্ডেক্স হিসেবে যোগ করা হয়েছে।
উদাহরণ
import pandas as pd
# পরীক্ষার তালিকা 위한 ডিকশনারি
Exam_Schedule = {
'Exam Subject': ['Chemistry', 'Physics', 'Maths', 'English', 'Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM', '1 PM', '3 PM']
}
# ডিকশনারি থেকে DataFrame ইন্ডেক্সসহ
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule, index=['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'])
print(Exam_Schedule_df)
আউটপুট
Exam Subject Exam Time Mon Chemistry 2 PM Tue Physics 10 AM Wed Maths 11 AM Thu English 1 PM Fri Biology 3 PM
