पांडस योग स्तंभ

'यह लेख प्रदर्शित करेगा कि पायथन का उपयोग करके पांडस डेटाफ़्रेम में सभी या विशेष स्तंभों को कैसे जोड़ा जाए। इस ट्यूटोरियल के कई उदाहरणों में कुछ सहायक मापदंडों के साथ DataFrame.sum () फ़ंक्शन का उपयोग किया जाएगा।

जब यह ट्यूटोरियल समाप्त हो जाए, तो आप जान सकते हैं कि कैसे:

• • पंडों में डेटाफ़्रेम कॉलम का योग ज्ञात करें।
  • डेटाफ़्रेम कॉलम को एक साथ जोड़ना
  • निर्दिष्ट शर्त को पूरा करने वाले पांडा डेटाफ़्रेम में कॉलम जोड़ें।
  • डेटाफ़्रेम के डेटा को समूहीकृत करने के बाद योग का निर्धारण करें।

डेटाफ्रेम कॉलम का योग कैसे निर्धारित करें?

पांडा में 'dataframe.sum ()' फ़ंक्शन निर्दिष्ट अक्ष के लिए कुल योग देता है। यदि इनपुट इंडेक्स की धुरी है, तो फ़ंक्शन प्रत्येक कॉलम के मानों को अलग-अलग जोड़ता है, फिर प्रत्येक कॉलम के लिए ऐसा ही करता है, प्रत्येक कॉलम में डेटा/मानों के योग को संग्रहीत करने वाली श्रृंखला लौटाता है। इसके अतिरिक्त, यह लापता मानों को अनदेखा करके डेटाफ़्रेम के योग की गणना का समर्थन करता है।

सिंटैक्स: DataFrame.sum (अक्ष = कोई नहीं, स्किपना = कोई नहीं, स्तर = कोई नहीं, संख्यात्मक_केवल = कोई नहीं, min_count = 0, **kwargs)

कहाँ पे,

एक्सिस: {कॉलम (1), इंडेक्स (0)}

गण: परिणाम की गणना करते समय NA/null मानों पर ध्यान न दें।

स्तर: यदि निर्दिष्ट अक्ष पदानुक्रमित (एक बहु-सूचकांक) है, तो किसी श्रृंखला में कनवर्ट करने से पहले किसी विशेष अनुक्रमणिका स्तर की गणना करें।

सांख्यिक_केवल: बस फ्लोट, इंट और बूलियन कॉलम स्वीकार्य हैं। यदि कोई नहीं, सब कुछ उपयोग करने का प्रयास करें; यदि नहीं, तो केवल संख्यात्मक डेटा। श्रृंखला के लिए, लागू नहीं किया गया।

min_count: ऑपरेशन को पूरा करने के लिए आवश्यक संभावित मानों की संख्या। यदि min_count से कम गैर-एनए मान मौजूद हैं, तो परिणाम NA होगा।

रिटर्न: DataFrame (यदि स्तर निर्दिष्ट है) या Series.

उदाहरण # 01: डेटाफ्रेम कॉलम और सभी कॉलम का योग निर्धारित करें

हमें पहले वैध डेटाटाइप्स, यानी, इंट, फ्लोट, आदि, कॉलम या कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम की आवश्यकता होती है, जिसके लिए हम डेटा का योग पा सकते हैं। डेटाफ़्रेम pd.DataFrame() फ़ंक्शन का उपयोग करके बनाया जाएगा।

हमने pd.DataFrame() फ़ंक्शन के अंदर एक पायथन डिक्शनरी से आवश्यक डेटाफ़्रेम बनाया है। उपरोक्त बनाए गए डेटाफ़्रेम में, चार कॉलम 'नाम', 'दिन 1', 'दिन 2' और 'दिन 3' हैं। चार कॉलम में से तीन कॉलम यानी 'दिन 1', 'दिन 2', और 'दिन 3' डेटा मानों के साथ संख्यात्मक कॉलम हैं (4, 4, 3, 2, 4, 6, 5, 3), (2, 4, 5, 2, 3, 4, 6, 2), और (7, 4, 3, 5, 6, 2, 1, 4) क्रमशः। हम केवल इन तीन स्तंभों का योग ज्ञात कर सकते हैं। दोनों श्रृंखलाओं (यानी, एक कॉलम) और एक संपूर्ण डेटाफ्रेम के लिए योग () विधि का उपयोग करके निर्धारित किया जा सकता है। आइए पंडों के कॉलम में सभी डेटा को योग करने का तरीका सिखाकर शुरू करें।

योग का निर्धारण करने के लिए, हमने 'दिन 2' कॉलम पर योग () पद्धति का उपयोग किया। फ़ंक्शन ने 28 का योग मान लौटाया है। इसी तरह, हम प्रत्येक डेटाफ़्रेम कॉलम का योग निर्धारित कर सकते हैं। संपूर्ण डेटाफ़्रेम में बस योग () विधि का उपयोग करने से यह पूरा हो जाएगा।

जैसा कि देखा जा सकता है, कॉलम 'दिन1' का योग 31 है; 'दिन 2' के लिए, योग मूल्य 28 है, जबकि कॉलम 'दिन 3' के लिए योग मूल्य 32 है।

उदाहरण # 02: डेटाफ़्रेम कॉलम मानों को एक साथ जोड़ने के लिए योग () फ़ंक्शन का उपयोग करना

जैसा कि आप पिछले उदाहरण के आउटपुट से देख सकते हैं, फ़ंक्शन ने वास्तविक डेटा फ़्रेम कॉलम डेटा वापस नहीं किया जो योग बना। हालांकि, डेटाफ़्रेम कॉलम में 'DataFrame.sum ()' विधि निर्दिष्ट करके, आप डेटाफ़्रेम में प्रत्येक कॉलम तक पहुंच सकते हैं, जिसमें योग कॉलम भी शामिल है। सबसे पहले, हम इस उदाहरण के लिए एक और डेटाफ़्रेम बनाते हैं।

pd.DataFrame() का उपयोग करके हमारा डेटाफ़्रेम बनाया गया है। हमने तीन कॉलम के साथ डेटाफ्रेम बनाया है: आइटम, मूल्य और कर। कॉलम आइटम जिसमें स्ट्रिंग मान ('पेन', 'मार्कर', 'रूलर', 'इरेज़र', 'पेंसिल', 'क्लिपबोर्ड', 'स्टेपलर', 'पिन'), मानों को संग्रहीत करने वाला कॉलम मूल्य (20, 15, 10, 3, 5, 30, 35, 10), और 'कर' कॉलम में मान (8, 5, 3, 3, 4, 10, 5, 2) शामिल हैं। अब मूल्य और कर कॉलम मान जोड़ते हैं और मूल डेटाफ़्रेम कॉलम रखकर परिणामों को एक नए कॉलम में संग्रहीत करते हैं।

जैसा कि नए कॉलम 'कुल' के साथ देखा जा सकता है, दिए गए डेटाफ्रेम के मूल कॉलम भी फ़ंक्शन द्वारा लौटाए जाते हैं। कॉलम 'कुल' प्रत्येक 'आइटम' डेटा के खिलाफ 'मूल्य' और 'कर' कॉलम के मूल्यों का योग संग्रहीत करता है।

उदाहरण # 03: निर्दिष्ट डेटाफ़्रेम कॉलम का योग निर्धारित करने के लिए योग () फ़ंक्शन का उपयोग करना

डेटाफ़्रेम के कई स्तंभों को एक साथ जोड़ने के लिए, हम स्तंभों के लेबल के साथ एक सूची निर्दिष्ट कर सकते हैं और फिर योग खोजने के लिए सूची पर योग () विधि लागू कर सकते हैं। पिछले उदाहरणों की तरह, हम पहले डेटाफ़्रेम बनाएंगे।

हमने चार कॉलम 'छात्र', 'अंक 1', 'अंक 2' और 'अंक 3' के साथ अपना डेटाफ्रेम बनाया है। कॉलम 'स्टूडेंट्स' डेटा ('लैरी', 'जेम्स', 'रॉब', 'आर्य', 'मैक्स', 'बेन', 'ग्वेन', 'बिल'), और कॉलम 'marks1' स्टोर करता है। मान (8, 9, 6, 8, 10, 7, 9, 9), जबकि कॉलम 'marks2' और 'marks3' संख्यात्मक मान (6, 6, 8, 6, 7, 9, 10, 9) को स्टोर कर रहे हैं। ) और (7, 6, 9, 7, 8, 7, 10, 10) क्रमशः।

सबसे पहले, हमने कॉलम लेबल 'छात्र', 'अंक 1' और 'अंक 3' के साथ एक सूची वस्तु बनाई है। फिर सूची में योग () विधि लागू की जाती है। फ़ंक्शन ने मार्क्स 1 और मार्क्स 3 कॉलम के मानों को केवल इसलिए सारांशित किया है क्योंकि कॉलम 'छात्र' गैर-संख्यात्मक है, इसलिए योग () फ़ंक्शन कॉलम 'छात्र' के मानों के लिए योग नहीं ढूंढ सकता है। हमने कॉलम 'अंक 1' और 'अंक 3' के मूल्यों का योग 'योग' कॉलम में संग्रहीत किया है।

उदाहरण # 04: पंडों के डेटाफ्रेम के कॉलम जोड़ें जो एक निर्दिष्ट शर्त को पूरा करते हैं

इस उदाहरण में, हम निर्दिष्ट कॉलम के मान जोड़ेंगे यदि वे निर्दिष्ट शर्त को पूरा करते हैं।

नए बनाए गए डेटाफ़्रेम में 5 कॉलम हैं, अर्थात, 'कंपनी', 'सप्ताह1_बिक्री', 'सप्ताह2_बिक्री', 'सप्ताह3_बिक्री', और 'शाखाएं'। अब, मान लें कि जब हम दी गई डेटाफ़्रेम पंक्तियों के मानों का योग जोड़ रहे हैं या ढूंढ रहे हैं, तो हम अंतिम कॉलम का मान नहीं जोड़ना चाहते हैं। मान लें कि हम केवल उनके लेबल में 'सप्ताह' शब्द के साथ कॉलम मान जोड़ना चाहते हैं। यह निर्धारित करने के लिए एक सूची समझ बनाई जा सकती है कि 'सप्ताह' शब्द कॉलम लेबल में मौजूद है या नहीं।

अब हमने उनके लेबल में 'सप्ताह' शब्द वाले कॉलम लाए हैं। हम योग () फ़ंक्शन में अक्ष = 1 तर्क का उपयोग करके 'सप्ताह' शब्द वाले कॉलम को सारांशित कर सकते हैं।

इस तरह, हम बिना किसी कॉलम को शामिल किए बिना कॉलम में पंक्ति-वार डेटा को सुरक्षित रूप से जोड़ सकते हैं।

उदाहरण # 5: डेटाफ़्रेम के डेटा को समूहीकृत करने के बाद योग का निर्धारण करें

हम एक या अधिक कॉलम के डेटा को समूहीकृत करने के बाद डेटाफ़्रेम कॉलम का योग भी पा सकते हैं। समूह द्वारा () विधि का उपयोग डेटा को कॉलम के अंदर श्रेणियों में समूहित करने के लिए किया जाएगा। आइए एक डेटाफ्रेम बनाएं ताकि हम इसके किसी एक कॉलम के डेटा को ग्रुप कर सकें।

अब हम कॉलम 'आयु' में डेटा को समूहित करेंगे और समूह की प्रत्येक श्रेणी के लिए कॉलम 'स्कोर 1' और 'स्कोर 2' के मानों को जोड़ देंगे।

हम देख सकते हैं कि आयु के आधार पर डेटा मानों को पहले समूहीकृत करने के बाद डेटाफ़्रेम में डेटा का योग आयु समूहों के आधार पर कॉलम-वार योग में होता है।

निष्कर्ष

इस ट्यूटोरियल में, हमने आपको यह सिखाने की कोशिश की कि पंडों की योग पद्धति का उपयोग करके डेटाफ़्रेम में योग की गणना कैसे करें। हमने इस पोस्ट के उदाहरणों में मूल्यों के पंक्ति- और स्तंभ-वार जोड़ पर चर्चा की है। इसके अतिरिक्त, आपने सीखा कि कैसे सशर्त रूप से कॉलम जोड़ना है और डेटाफ़्रेम के कॉलम को समूहीकृत करने के बाद मानों का योग कैसे करना है। अब आप डेटाफ़्रेम के कॉलम को एक साथ जोड़ सकते हैं या डेटाफ़्रेम कॉलम के भीतर मानों को अपने आप से जोड़ सकते हैं।