পাইথনে পান্ডাজ ডেটাফ্রেমের কলামকে আপারকেসে রূপান্তর করা

এই টিউটোরিয়ালে আমরা পান্ডাজ ডেটাফ্রেমের একটি কলামের স্ট্রিংগুলোকে আপারকেসে রূপান্তর করার দুটি পদ্ধতি দেখব।

পদ্ধতি ১: str.upper() ব্যবহার করে

স্ট্রিং মেথড upper() ব্যবহার করে সরাসরি কলাম আপডেট করা যায়।

উদাহরণ

import pandas as pd

# ডেটাফ্রেমের ডেটা
data = {
    'Name': ['Hafeez', 'Aslan', 'Kareem'],
    'Age': [19, 21, 18],
    'Profession': ['Developer', 'Engineer', 'Artist']
}
data_frame = pd.DataFrame(data)

print('---------------------Before-------------------')
print(data_frame)
print()

# Name কলাম আপারকেসে রূপান্তর
data_frame['Name'] = data_frame['Name'].str.upper()

print('---------------------After-------------------')
print(data_frame)

আউটপুট

---------------------Before-------------------
    Name  Age Profession
0  Hafeez   19  Developer
1   Aslan   21  Engineer
2  Kareem   18   Artist
---------------------After-------------------
    Name  Age Profession
0  HAFEEZ   19  Developer
1   ASLAN   21  Engineer
2  KAREEM   18   Artist

পদ্ধতি ২: apply() মেথড ব্যবহার করে

আপনি apply() মেথডও ব্যবহার করতে পারেন।

উদাহরণ

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Hafeez', 'Aslan', 'Kareem'],
    'Age': [19, 21, 18],
    'Profession': ['Developer', 'Engineer', 'Artist']
}
data_frame = pd.DataFrame(data)

print('---------------------Before-------------------')
print(data_frame)
print()

# apply() এবং lambda ব্যবহার
data_frame['Name'] = data_frame['Name'].apply(lambda name: name.upper())

print('---------------------After-------------------')
print(data_frame)

আউটপুট

---------------------Before-------------------
    Name  Age Profession
0  Hafeez   19  Developer
1   Aslan   21  Engineer
2  Kareem   18   Artist
---------------------After-------------------
    Name  Age Profession
0  HAFEEZ   19  Developer
1   ASLAN   21  Engineer
2  KAREEM   18   Artist

উপসংহার

দুই পদ্ধতিই একই ফলাফল দেয়। str.upper() আরও পাঠযোগ্য এবং দ্রুত। কোনো প্রশ্ন থাকলে কমেন্ট করুন।