पांडा और हालत

वाक्य - विन्यास

उदाहरण 01

हम इन कोडों को 'स्पाइडर' ऐप पर करते हैं और यहां 'पांडा' में हमारी स्थितियों में 'AND' ऑपरेटर का उपयोग करेंगे। जैसा कि हम पांडा कोड कर रहे हैं, इसलिए हमें पहले 'पंडों को पीडी' के रूप में आयात करने की आवश्यकता है और हमारे कोड में सिर्फ 'पीडी' डालकर इसकी विधि प्राप्त करेंगे। फिर हम 'Cond' नाम से एक डिक्शनरी तैयार करते हैं और जो डेटा हम यहां डालते हैं वह है 'A1', 'A2', और 'A3' कॉलम के नाम हैं, और हम '1, 2, और 3' को 'Cond' में जोड़ते हैं। A1', 'A2' में '2, 6, और 4' है और अंतिम 'A3' में '3, 4, और 5' है।

फिर हम यहां 'pd.DataFrame' का उपयोग करके इस शब्दकोश का डेटाफ़्रेम बनाने के लिए आगे बढ़ रहे हैं। यह उपरोक्त शब्दकोश डेटा के डेटाफ़्रेम को वापस कर देगा। हम यहां 'प्रिंट ()' प्रदान करके इसे प्रस्तुत भी करते हैं, और इसके बाद, हम कुछ शर्तें लागू करते हैं और इस स्थिति में '&' ऑपरेटर का भी उपयोग करते हैं। यहां पहली शर्त यह है कि 'A1>= 1,' और फिर हम '&' ऑपरेटर डालते हैं और दूसरी शर्त रखते हैं जो 'A2 <5' है। जब हम इसे निष्पादित करते हैं, तो यह परिणाम 'A1> = 1' और 'A2 <5' भी लौटाएगा। यदि दोनों शर्तें यहां संतुष्ट हैं, तो यह परिणाम प्रदर्शित करेगा, और यदि उनमें से कोई भी यहां संतुष्ट नहीं है, तो यह कोई डेटा प्रदर्शित नहीं करेगा।

यह DataFrame के 'A1' और 'A2' दोनों कॉलम की जांच करता है और फिर परिणाम देता है। परिणाम स्क्रीन पर प्रदर्शित होता है क्योंकि हम 'प्रिंट ()' कथन का उपयोग करते हैं।

परिणाम यहाँ है। यह उन सभी डेटा को प्रदर्शित करता है जिन्हें हमने डेटाफ़्रेम में डाला है और फिर दोनों स्थितियों की जाँच करता है। यह उन पंक्तियों को लौटाता है जिनमें 'ए 1> = 1' और 'ए 2 <5' भी होता है। हमें इस आउटपुट में दो पंक्तियाँ मिलती हैं क्योंकि दोनों स्थितियाँ दो पंक्तियों में संतुष्ट होती हैं।

उदाहरण 02

इस उदाहरण में, हम 'पंडों को पीडी के रूप में' आयात करने के बाद सीधे डेटाफ़्रेम बनाते हैं। 'टीम' डेटाफ़्रेम यहां बनाया गया है, जिसमें चार कॉलम वाले डेटा हैं। पहला कॉलम 'टीम' कॉलम है जिसमें हम 'ए, ए, बी, बी, बी, बी, सी, सी' डालते हैं। फिर 'टीमों' के आगे का कॉलम 'स्कोर' है, जिसमें हम '25, 12, 15, 14, 19, 23, 25 और 29' डालते हैं। इसके बाद हमारे पास जो कॉलम होता है वह 'आउट' होता है और हम इसमें डेटा को '5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, और 4' के रूप में भी जोड़ते हैं। यहां हमारा अंतिम कॉलम 'रिबाउंड' कॉलम है जिसमें कुछ संख्यात्मक डेटा भी शामिल है, जो '11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, और 12' है।

डेटाफ़्रेम यहाँ पूरा हो गया है, और अब हमें इस डेटाफ़्रेम को प्रिंट करना है, इसलिए इसके लिए, हम यहाँ 'प्रिंट ()' डालते हैं। हम इस डेटाफ़्रेम से कुछ विशिष्ट डेटा प्राप्त करना चाहते हैं, इसलिए हमने यहां कुछ शर्तें निर्धारित की हैं। हमारे यहां दो शर्तें हैं, और हम इन शर्तों के बीच 'AND' ऑपरेटर जोड़ते हैं, इसलिए यह केवल उन शर्तों को वापस करेगा जो दोनों शर्तों को पूरा करेगी। पहली शर्त जो हमने यहां जोड़ी है वह है 'स्कोर> 20' और फिर '&' ऑपरेटर और दूसरी शर्त जो 'आउट == 9' है।

इसलिए, यह उन डेटा को फ़िल्टर करेगा जहां टीम का स्कोर 20 से कम है और उनका आउटस भी 9 है। यह उन्हें फ़िल्टर करता है और शेष को अनदेखा करता है, जो दोनों शर्तों या उनमें से किसी एक को संतुष्ट नहीं करेगा। हम उन डेटा को भी प्रदर्शित करते हैं जो दोनों शर्तों को पूरा करते हैं, इसलिए हमने 'प्रिंट ()' पद्धति का उपयोग किया है।

केवल दो पंक्तियाँ दोनों शर्तों को पूरा करती हैं, जिन्हें हमने इस डेटाफ़्रेम पर लागू किया है। यह केवल उन पंक्तियों को फ़िल्टर करता है जिनमें स्कोर 20 से अधिक है, और साथ ही, उनके आउट 9 हैं और उन्हें यहां प्रदर्शित करते हैं।

उदाहरण 03

हमारे उपरोक्त कोड में, हम केवल अपने डेटाफ़्रेम में संख्यात्मक डेटा सम्मिलित करते हैं। अब, हम इस कोड में कुछ स्ट्रिंग डेटा डाल रहे हैं। 'पंडों को पीडी के रूप में' आयात करने के बाद, हम एक 'सदस्य' डेटाफ़्रेम बनाने के लिए आगे बढ़ रहे हैं। इसमें चार अद्वितीय स्तंभ हैं। यहां पहले कॉलम का नाम 'नाम' है और हम सदस्यों के नाम डालते हैं, जो 'सहयोगी, बिल, चार्ल्स, डेविड, एथेन, जॉर्ज और हेनरी' हैं। अगले कॉलम को यहां 'स्थान' नाम दिया गया है, और इसमें 'अमेरिका' है। इसमें कनाडा, यूरोप, कनाडा, जर्मनी, दुबई और कनाडा” शामिल हैं। 'कोड' कॉलम में 'डब्ल्यू, डब्ल्यू, डब्ल्यू, ई, ई, ई, और ई' शामिल है। हम यहां सदस्यों के 'अंक' को '11, 6, 10, 8, 6, 5, और 12' के रूप में भी जोड़ते हैं। हम 'सदस्य' डेटाफ़्रेम को 'प्रिंट ()' विधि के उपयोग के साथ प्रस्तुत करते हैं। हमने इस DataFrame में कुछ शर्तें निर्दिष्ट की हैं।

यहां, हमारे पास दो शर्तें हैं, और उनके बीच 'AND' ऑपरेटर जोड़कर, यह केवल उन शर्तों को लौटाएगा जो दोनों शर्तों को पूरा करती हैं। यहां, हमने जो पहली शर्त पेश की है, वह है 'स्थान == कनाडा', उसके बाद '&' ऑपरेटर, और दूसरी शर्त, 'अंक <= 9'। यह डेटाफ़्रेम से उन डेटा को प्राप्त करता है जिसमें दोनों शर्तें संतुष्ट होती हैं, और फिर हमने 'प्रिंट ()' रखा है जो उन डेटा को प्रदर्शित करता है जिनमें दोनों स्थितियां सत्य हैं।

नीचे आप देख सकते हैं कि डेटाफ़्रेम से दो पंक्तियों को निकाला जाता है और प्रदर्शित किया जाता है। दोनों पंक्तियों में, स्थान 'कनाडा' है और अंक 9 से कम हैं।

उदाहरण 04

हम यहां 'पांडा' और 'सुन्न' दोनों को क्रमशः 'पीडी' और 'एनपी' के रूप में आयात करते हैं। हम 'pd' और 'numpy' विधियों को 'np' जहाँ आवश्यक हो, रखकर 'पांडा' विधियाँ प्राप्त करते हैं। फिर हमने यहां जो डिक्शनरी बनाई है उसमें तीन कॉलम हैं। 'नाम' कॉलम में, जिसमें हम 'सहयोगी, जॉर्ज, निमी, सैमुअल और विलियम' डालते हैं। इसके बाद, हमारे पास 'Obt_Marks' कॉलम है, जिसमें छात्रों के प्राप्त अंक हैं, और वे अंक '4, 47, 55, 74, और 31' हैं।

हम यहां 'Prac_Marks' के लिए एक कॉलम भी बनाते हैं जिसमें छात्र के व्यावहारिक अंक होते हैं। हम यहां जो अंक जोड़ते हैं, वे '5, 67, 54, 56 और 12' हैं। हम इस डिक्शनरी का डेटाफ्रेम बनाते हैं और फिर उसे प्रिंट करते हैं। हम यहां 'np.Logical_and' लागू करते हैं, जो परिणाम को 'True' या 'False' रूप में वापस कर देगा। हम एक नए कॉलम में दोनों स्थितियों की जाँच करने के बाद परिणाम भी संग्रहीत करते हैं, जिसे हमने यहाँ “Pass_Status” नाम से बनाया है।

यह जाँचता है कि 'Obt_Marks' '40' से बड़ा है और 'Prac_Marks' '40' से बड़ा है। यदि दोनों सत्य हैं, तो यह नए कॉलम में सत्य प्रस्तुत करेगा; अन्यथा, यह झूठा प्रस्तुत करता है।

नया कॉलम 'Pass_Status' नाम से जोड़ा गया है और इस कॉलम में केवल 'True' और 'False' शामिल हैं। जहां प्राप्त अंक और व्यावहारिक अंक 40 से अधिक हैं और शेष पंक्तियों के लिए गलत हैं, वहां यह सही है।

निष्कर्ष

इस ट्यूटोरियल का मुख्य लक्ष्य 'पांडा' में 'और स्थिति' की अवधारणा को समझाना है। हमने उन पंक्तियों को प्राप्त करने के बारे में बात की है जहां दोनों शर्तें संतुष्ट हैं, या हम उन लोगों के लिए भी सही हैं जहां सभी शर्तें संतुष्ट हैं और शेष के लिए गलत हैं। हमने यहां चार उदाहरणों की खोज की है। इस ट्यूटोरियल में हमने जो चार उदाहरण स्थापित किए हैं, वे इस प्रक्रिया से गुजरे हैं। इस ट्यूटोरियल में सभी उदाहरण आपके लाभ के लिए सोच-समझकर प्रस्तुत किए गए हैं। इस ट्यूटोरियल को इस विचार को और अधिक स्पष्ट रूप से समझने में आपकी सहायता करनी चाहिए।