ઉકેલાયેલ: પાંડા ક્વેરી રીટર્ન કોલમ

પાંડા એ વ્યાપકપણે લોકપ્રિય પાયથોન લાઇબ્રેરી છે જેનો ઉપયોગ ડેટા વિશ્લેષણ અને મેનીપ્યુલેશનના ક્ષેત્રમાં થાય છે. આજકાલ, વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવું અને તેની સાથે કામ કરવું એ પહેલાં કરતાં વધુ મહત્ત્વપૂર્ણ છે અને આ હેતુ માટે જરૂરી સાધનો પૂરા પાડવામાં પાન્ડા આવશ્યક ભૂમિકા ભજવે છે. ડેટા પૃથ્થકરણ દરમિયાન વારંવાર કરવામાં આવતા નોંધપાત્ર કાર્યોમાંની એક ચોક્કસ માહિતીની ક્વેરી કરવાની અને ચોક્કસ શરતોના આધારે કૉલમ પરત કરવાની ક્ષમતા છે. આ લેખમાં, અમે કોડ, ફંક્શન્સ અને જરૂરી લાઇબ્રેરીઓની વિગતવાર સમજૂતી સાથે શક્તિશાળી પાન્ડાસ લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને આવા પરિણામો કેવી રીતે પ્રાપ્ત કરવા તેની ચર્ચા કરીશું.

પૂર્વજરૂરીયાતો: પાંડા સ્થાપિત કરવું

સોલ્યુશનમાં ડાઇવિંગ કરતા પહેલા, તમારે તમારી સિસ્ટમ પર પાંડા ઇન્સ્ટોલ કરેલા હોવા જોઈએ. જો તમારી પાસે પાંડા પહેલેથી ઇન્સ્ટોલ કરેલ નથી, તો તમે તેને પાયથોનના પેકેજ મેનેજર, પીપ દ્વારા ઇન્સ્ટોલ કરવા માટે નીચેના આદેશનો ઉપયોગ કરી શકો છો:

pip install pandas

પાંડાને સફળતાપૂર્વક ઇન્સ્ટોલ કર્યા પછી, આનો ઉપયોગ કરીને તેને તમારી પાયથોન સ્ક્રિપ્ટમાં આયાત કરવા આગળ વધો:

import pandas as pd

હવે જ્યારે અમે પાંડાને અમારી સ્ક્રિપ્ટમાં ઇન્સ્ટોલ અને આયાત કર્યા છે, ચાલો સમસ્યાને ઉકેલવા માટે આગળ વધીએ.

સમસ્યાનો ઉકેલ: ડેટાફ્રેમને ક્વેરી કરવી અને કૉલમ પરત કરવી

ધારીએ છીએ કે અમારી પાસે ડેટાફ્રેમ છે અને ચોક્કસ શરતોના આધારે ચોક્કસ માહિતીની ક્વેરી કરવાની જરૂર છે, ઉદાહરણ તરીકે, "વય" નામની કૉલમ શોધવી જ્યાં મૂલ્યો આપેલ સંખ્યા કરતા વધારે હોય. અમે પાંડાનો ઉપયોગ કરીને આ પ્રાપ્ત કરી શકીએ છીએ ક્વેરી () કાર્ય.

ચાલો પ્રથમ પ્રદર્શન હેતુઓ માટે કેટલાક ડેટા સાથે નમૂના ડેટાફ્રેમ બનાવીએ:

data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"],
    "Age": [25, 32, 29, 41, 38],
    "City": ["New York", "San Francisco", "Los Angeles", "Chicago", "Miami"]
}

df = pd.DataFrame(data)

સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ સમજૂતી: પાંડા ક્વેરી ફંક્શન સાથે કામ કરવું

હવે અમે ડેટાફ્રેમનો સેમ્પલ બનાવ્યો છે, ચાલો ક્વેરી કરવા અને જરૂરી ડેટા પરત કરવાના સ્ટેપ્સને તોડીએ:

1. વાપરો ક્વેરી () પૂરી પાડવામાં આવેલ શરતના આધારે ડેટાફ્રેમને ફિલ્ટર કરવા માટેનું કાર્ય:

   age_filter = df.query('Age > 30')
   

આ ક્વેરી () ફંક્શન ડેટાફ્રેમને તે મુજબ ફિલ્ટર કરવા માટે, અહીં 'ઉંમર > 30' શરત ધરાવતી સ્ટ્રિંગ સ્વીકારે છે.

2. ફિલ્ટર કરેલ ડેટાફ્રેમની માત્ર 'ઉંમર' કોલમ પરત કરવા માટે, આનો ઉપયોગ કરો:

   result = age_filter['Age']
   

3. અંતે, પરિણામ છાપો:

   print(result)
   

અન્ય નોંધપાત્ર સમાન કાર્યો અને પુસ્તકાલયો

આ ઉપરાંત ક્વેરી () ફંક્શન, પાંડામાં અન્ય સમાન વિકલ્પો ઉપલબ્ધ છે, જેમ કે સ્થાન[] અને iloc[] ફંક્શન્સ, જે ડેટા ફિલ્ટરિંગ અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાના સમાન હેતુને પૂર્ણ કરી શકે છે. કાર્યની પસંદગી સમસ્યાની જટિલતા અને કોડની સરળતા પર આધારિત છે.

વધુમાં, ડેટા પૃથ્થકરણ ક્ષમતાઓને વધુ બહેતર બનાવવા માટે પાંડાને ઘણીવાર અન્ય પુસ્તકાલયો સાથે જોડી દેવામાં આવે છે. નમી સંખ્યાત્મક કામગીરી માટેની લાઇબ્રેરી છે, જે પાંડાના પ્રદર્શન ઓપ્ટિમાઇઝેશનને લાભ આપે છે. સમાંતર માં, ધ મેટપ્લોટલિબ લાઇબ્રેરી ડેટાના આકર્ષક વિઝ્યુલાઇઝેશન બનાવવામાં મદદ કરે છે, જે વપરાશકર્તાઓ માટે ડેટા પેટર્નને સમજવામાં સરળ બનાવે છે.

નિષ્કર્ષમાં, Pandas પુસ્તકાલય લવચીક અને કાર્યક્ષમ ડેટા મેનીપ્યુલેશન તકનીકો પ્રદાન કરવા માટે, NumPy અને Matplotlib જેવી અન્ય આવશ્યક પુસ્તકાલયો સાથે મળીને ડેટા વિશ્લેષણ અને ફિલ્ટરિંગમાં મૂળભૂત સાધન તરીકે સેવા આપે છે.