हल: पांडा का उपयोग करके कॉलम नाम से शीट में सेल अपडेट करें

डेटा विश्लेषण की दुनिया में, स्प्रैडशीट्स का उपयोग आम है, खासकर जब एक स्तंभ प्रारूप में संरचित डेटा के साथ काम करना। पायथन में स्प्रेडशीट डेटा के साथ काम करने के लिए लोकप्रिय पुस्तकालयों में से एक पांडा है। यह शक्तिशाली पुस्तकालय डेवलपर्स को सारणीबद्ध डेटा को आसानी से पढ़ने, हेरफेर करने और निर्यात करने की अनुमति देता है। इस लेख में, हम एक विशिष्ट समस्या पर ध्यान केंद्रित करेंगे: पंडों का उपयोग करके स्तंभ नाम से एक शीट में कोशिकाओं को अद्यतन करना। हम समाधान में गोता लगाएंगे, इसके बाद कोड की चरण-दर-चरण व्याख्या करेंगे, और अंत में पंडों में संबंधित अवधारणाओं और कार्यक्षमता पर चर्चा करेंगे, जैसे कि इंडेक्स के साथ काम करना और डेटा का चयन करना। तो चलो शुरू हो जाओ।

पांडा का उपयोग करके कॉलम नाम से सेल को अपडेट करना

कॉलम नाम से शीट में सेल अपडेट करने के लिए, हमें सबसे पहले पंडों की लाइब्रेरी को इंस्टॉल करना होगा, अगर यह पहले से ही निम्न कमांड का उपयोग करके इंस्टॉल नहीं है:

!pip install pandas

पंडों के स्थापित होने के साथ, आइए कॉलम नाम से शीट में सेल को अपडेट करने के चरणों की रूपरेखा तैयार करें:

1. शीट को डेटाफ़्रेम ऑब्जेक्ट में लोड करें।
2. उन सेल तक पहुंचें जिन्हें हम अपडेट करना चाहते हैं।
3. नए मान निर्दिष्ट करके वांछित कोशिकाओं को संशोधित करें।
4. डेटाफ़्रेम ऑब्जेक्ट को वापस शीट पर सहेजें।

यहां एक कोड स्निपेट है जो एक सरल उदाहरण के साथ समाधान प्रदर्शित करता है:

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame object
df = pd.read_csv('your_spreadsheet.csv')

# Access and update the desired cells - let's update column 'Age' by adding 1 to each value
df['Age'] = df['Age'] + 1

# Save the updated DataFrame back to the CSV file
df.to_csv('your_updated_spreadsheet.csv', index=False)

संहिता को समझना

पहला कदम पंडों के पुस्तकालय को उपनाम `पीडी` के तहत आयात करना है। इसके बाद, हमें इनपुट फ़ाइल नाम ('your_spreadsheet.csv') निर्दिष्ट करते हुए `pd.read_csv()` फ़ंक्शन का उपयोग करके CSV फ़ाइल से डेटा को डेटाफ़्रेम ऑब्जेक्ट में लोड करना होगा।

अब समस्या का मुख्य भाग आता है: वांछित सेल तक पहुंचना और अपडेट करना। इस उदाहरण में, हम कॉलम में प्रत्येक मान में 1 जोड़कर 'आयु' कॉलम को अपडेट करना चाहते हैं। हम इसे केवल 'आयु' कॉलम में 1 जोड़कर करते हैं, जिसे सिंटैक्स `df['Age']` का उपयोग करके एक्सेस किया जाता है। यह कोड 'आयु' कॉलम में प्रत्येक आइटम में तत्व-वार 1 जोड़ देगा।

अंत में, हम आउटपुट फ़ाइल नाम ('your_updated_spreadsheet.csv') के साथ `df.to_csv()` फ़ंक्शन का उपयोग करके अद्यतन डेटाफ़्रेम को वापस CSV फ़ाइल में सहेजते हैं। आउटपुट फ़ाइल में पंक्ति संख्या लिखने से बचने के लिए `इंडेक्स = गलत` पैरामीटर का उपयोग किया जाता है।

पांडा अनुक्रमणिका और डेटा का चयन

पांडा डेटा के चयन और हेरफेर के लिए इंडेक्स की अवधारणा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, फ़ाइल से डेटा लोड करते समय, पांडा निर्दिष्ट करता है संख्यात्मक सूचकांक DataFrame की प्रत्येक पंक्ति के लिए, 0 से शुरू। पांडा में डेटा के साथ काम करते समय, विभिन्न तरीकों को समझना आवश्यक है डेटा का चयन और फ़िल्टरिंग सूचकांक मूल्यों या स्तंभ नामों के आधार पर।

उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट पंक्ति या पंक्तियों का चयन करने के लिए, आप `iloc` अनुक्रमणिका का उपयोग कर सकते हैं, जो आपको उनके पूर्णांक अनुक्रमणिका के आधार पर पंक्तियों तक पहुँचने की अनुमति देता है:

# Select the first row of the DataFrame
first_row = df.iloc[0]

# Select rows 1 to 3 (excluding 3)
rows_1_to_2 = df.iloc[1:3]

जब आपको किसी विशिष्ट स्थिति के आधार पर सेल अपडेट करने की आवश्यकता होती है, जैसे केवल उन पंक्तियों के लिए 'आयु' कॉलम अपडेट करना जहां अन्य कॉलम (जैसे, 'शहर') का एक निश्चित मान है, तो आप बूलियन इंडेक्सिंग का उपयोग कर सकते हैं:

# Update the 'Age' column by adding 1, only for rows where 'City' is equal to 'New York'
df.loc[df['City'] == 'New York', 'Age'] = df['Age'] + 1

इस उदाहरण में, `लोक` इंडेक्सर का उपयोग बूलियन स्थिति के आधार पर पंक्तियों का चयन करने के लिए किया जाता है, और फिर 'आयु' कॉलम अपडेट किया जाता है।

ध्यान रखें कि जब पांडा में डेटा के साथ काम करने की बात आती है तो यह हिमशैल का सिरा है। पुस्तकालय आपके डेटा को कुशलतापूर्वक हेरफेर करने, विश्लेषण करने और कल्पना करने के लिए कार्यों और तकनीकों की अधिकता प्रदान करता है। बुनियादी बातों को समझना, जैसे कॉलम नाम से शीट में सेल अपडेट करना, भविष्य में अधिक जटिल डेटा संरचनाओं और विश्लेषण कार्यों के साथ काम करने के लिए एक मजबूत नींव रखता है।