পান্ডাতে ডেটাফ্রেম বিভিন্ন বিকল্প ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারে। বিকল্পগুলির মধ্যে একটি হল একটি অভিধান নেওয়া এবং এটিকে ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করা। এই নিবন্ধে আমরা দেখব কিভাবে সমান দৈর্ঘ্যের তিনটি তালিকা নিতে হয় এবং একটি পাইথন অভিধান ব্যবহার করে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করতে হয়।
তালিকা এবং অভিধান ব্যবহার করা
এই পদ্ধতিতে আমরা তালিকাগুলি পৃথকভাবে ঘোষণা করেছি। তারপর তাদের প্রতিটি একটি অভিধান সংজ্ঞা ভিতরে উপযুক্ত কী জন্য একটি মান হিসাবে ব্যবহার করা হয়. অবশেষে অভিধানে pd.Dataframe নামক পান্ডাস পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়।
উদাহরণ
import pandas as pd
# Lists for Exam schedule
Days = ['Mon', 'Tue', 'Wed','Thu', 'Fri']
Sub = ['Chemisry','Physics','Maths','English','Biology']
Time = ['2 PM', '10 AM', '11 AM','1 PM', '3 PM']
# Dictionary for Exam Schedule
Exam_Schedule = {'Exam Day': Days,
'Exam Subject': Sub,
'Exam Time': Time}
# Dictionary to DataFrame
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule)
print(Exam_Schedule_df) আউটপুট
উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -
Exam Day Exam Subject Exam Time 0 Mon Chemisry 2 PM 1 Tue Physics 10 AM 2 Wed Maths 11 AM 3 Thu English 1 PM 4 Fri Biology 3 PM
একটি অভিধানের ভিতরে তালিকা ব্যবহার করা
এই পদ্ধতিতে আমরা তালিকাগুলিকে পৃথকভাবে ঘোষণা না করে সরাসরি অভিধানের মধ্যে মান হিসাবে গ্রহণ করি। তারপর অভিধানটিকে পান্ডাস ডেটাফ্রেমে রূপান্তরিত করা হয় উপরের মতো একইভাবে।
উদাহরণ
import pandas as pd
# Dictionary for Exam Schedule
Exam_Schedule = {
'Exam Day': ['Mon', 'Tue', 'Wed','Thu', 'Fri'],
'Exam Subject': ['Chemisry','Physics','Maths','English','Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM','1 PM', '3 PM']
}
# Dictionary to DataFrame
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule)
print(Exam_Schedule_df) আউটপুট
উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -
Exam Day Exam Subject Exam Time 0 Mon Chemisry 2 PM 1 Tue Physics 10 AM 2 Wed Maths 11 AM 3 Thu English 1 PM 4 Fri Biology 3 PM
