पायथन का पांडा पुस्तकालय डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए एक शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है, विशेष रूप से डेटाफ्रेम के रूप में सारणीबद्ध डेटा के साथ काम करते समय। डेटाफ्रेम के साथ काम करते समय एक सामान्य ऑपरेशन विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कॉलम ऑर्डर को पुनर्व्यवस्थित कर रहा है। इस लेख में, हम इस बात पर ध्यान देंगे कि पांडा डेटाफ़्रेम में अंतिम कॉलम को पहली स्थिति में कैसे स्थानांतरित किया जाए। यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है जब आप विशिष्ट कॉलम पर ध्यान देना चाहते हैं, खासकर जब डेटासेट में बड़ी संख्या में कॉलम हों।
इस समस्या को हल करने के लिए, हम पांडा द्वारा प्रदान की जाने वाली बुनियादी कार्यक्षमता का उपयोग करेंगे, जैसे कि डेटाफ़्रेम इंडेक्सिंग और कॉलम रीऑर्डरिंग। मुख्य लक्ष्य डेटाफ़्रेम से अंतिम कॉलम निकालना और अन्य कॉलम के क्रम को बनाए रखते हुए इसे पहली स्थिति में सम्मिलित करना है।
सबसे पहले, चलिए पांडा लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करते हैं और चार कॉलम के साथ एक सरल डेटाफ़्रेम बनाते हैं:
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]} df = pd.DataFrame(data) print(df)
यह निम्नलिखित डेटाफ़्रेम प्रदर्शित करेगा:
A B C D 0 1 4 7 10 1 2 5 8 11 2 3 6 9 12
अब, अंतिम कॉलम (कॉलम 'D') को पहले कॉलम में ले जाएँ, और अन्य कॉलमों को उसी के अनुसार शिफ्ट करें। समाधान में कोड की एक पंक्ति शामिल है:
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()] print(df)
यह संशोधित डेटाफ़्रेम को आउटपुट करेगा:
D A B C 0 10 1 4 7 1 11 2 5 8 2 12 3 6 9
पांडा डेटाफ़्रेम कॉलम मैनीपुलेशन समझाया गया
यहां कोड की चरण-दर-चरण व्याख्या दी गई है जो अंतिम कॉलम को पहले स्थान पर ले जाती है:
1. हम इंडेक्सिंग का उपयोग करके अंतिम कॉलम निकालते हैं: `df.columns[-1:]`। यह अंतिम कॉलम नाम को पुनः प्राप्त करता है, और हम इसे `टोलिस्ट ()` विधि का उपयोग करके एक सूची में परिवर्तित करते हैं।
2. हम पिछले एक को छोड़कर सभी कॉलम निकालते हैं: `df.columns[:-1]`। यह पिछले कॉलम को छोड़कर सभी कॉलमों के नाम पुनर्प्राप्त करता है, और हम इसे `टोलिस्ट ()` विधि का उपयोग करके एक सूची में परिवर्तित करते हैं।
3. हम सूचियों को जोड़ते हैं: `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()`। यह शुरुआत में अंतिम कॉलम नाम के साथ एक नई सूची बनाता है, उसके बाद अन्य कॉलम नाम उनके मूल क्रम में होते हैं।
4. हम नए कॉलम ऑर्डर को डेटाफ्रेम पर लागू करते हैं: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]`। यह वांछित स्तंभ क्रम के साथ एक नया डेटाफ़्रेम बनाता है।
पंडों के साथ अपने कौशल को बढ़ाना
पांडा लाइब्रेरी में हैंडलिंग, हेरफेर और विश्लेषण के लिए कई सुविधाएँ हैं डेटाफ्रेम. इस उदाहरण में, हमने प्रदर्शित किया कि डेटाफ़्रेम में अंतिम कॉलम को पहले स्थान पर कैसे स्थानांतरित किया जाए। यह तकनीक डेटासेट के भीतर विशिष्ट स्तंभों को पुनर्गठित करने और उन पर ध्यान केंद्रित करने में सहायक है।
डेटाफ्रेम के साथ काम करना पंडों का केवल एक पहलू है, क्योंकि लाइब्रेरी में हैंडलिंग के लिए टूल भी हैं समय श्रृंखला और अन्य जटिल डेटा संरचनाएं। पायथन के पांडा पुस्तकालय में कुशल बनने के लिए, विभिन्न कार्यात्मकताओं को समझना आवश्यक है सूचीकरण, कड़ी, तथा कॉलम पुनर्क्रमित करना - ये सभी प्रभावी डेटा प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण हैं।
इसके अतिरिक्त, पांडा कई अन्य कार्यों जैसे फ़िल्टरिंग, एकत्रीकरण और सफाई का समर्थन करता है, जिससे यह डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में एक अनिवार्य उपकरण बन जाता है। पांडा की शक्ति को अधिकतम करने और अपने डेटा हेरफेर प्रयासों को बढ़ाने के लिए अधिक उन्नत विषयों और तकनीकों का पता लगाने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है।