हल: पांडा मौजूद नहीं होने पर डेटाफ़्रेम में कई कॉलम जोड़ें

पांडा एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो उच्च-प्रदर्शन, उपयोग में आसान डेटा संरचना और डेटा विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है। जब डेटा हेरफेर और विश्लेषण की बात आती है तो यह डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बन गया है। पांडा द्वारा प्रदान की जाने वाली शक्तिशाली विशेषताओं में से एक डेटा फ़्रेम बनाना और संशोधित करना है। इस लेख में, हम पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए डेटाफ़्रेम में कई कॉलम जोड़ने की प्रक्रिया का पता लगाएंगे, यदि वे मौजूद नहीं हैं। हम कोड के चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण के माध्यम से चलेंगे और संबंधित कार्यों, पुस्तकालयों और समस्याओं में डुबकी लगाएंगे जो आपको रास्ते में मिल सकती हैं।

डेटा को संभालते समय डेटाफ़्रेम के साथ काम करना महत्वपूर्ण होता है, और अक्सर आप खुद को ऐसी स्थिति में पा सकते हैं जहाँ आपको डेटाफ़्रेम में एक साथ कई कॉलम जोड़ने की आवश्यकता होती है। यह मुश्किल हो सकता है, लेकिन पंडों का पुस्तकालय इस कार्य को सुचारू और कुशल बनाता है। सबसे पहले, पंडों के पुस्तकालय को आयात करके शुरू करते हैं:

import pandas as pd

पांडा डेटाफ़्रेम में एकाधिक कॉलम जोड़ना

डेटाफ़्रेम में एकाधिक कॉलम जोड़ने के लिए, हम DataFrame.assign () विधि का उपयोग कर सकते हैं। यह विधि हमें एक बार में डेटाफ़्रेम में एक या कई कॉलम जोड़ने की अनुमति देती है। आइए एक नमूना डेटाफ़्रेम बनाते हैं और यदि वे पहले से मौजूद नहीं हैं, तो उसमें कई कॉलम जोड़ें:

# Create a sample dataframe
data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Add multiple columns if they do not exist
new_columns = ['column3', 'column4']
for new_col in new_columns:
    if new_col not in df.columns:
        df[new_col] = None

में कोड स्निपेट ऊपर, हम पहले दो कॉलम, 'कॉलम1' और 'कॉलम2' के साथ एक नमूना डेटाफ़्रेम बनाते हैं। हम तब नए कॉलम, 'कॉलम 3' और 'कॉलम 4' की एक सूची बनाते हैं, जिन्हें हम डेटाफ्रेम में जोड़ना चाहते हैं। अंत में, हम स्तंभों की सूची के माध्यम से पुनरावृति करते हैं और एक नया स्तंभ जोड़ते हैं यदि यह डेटाफ़्रेम में पहले से मौजूद नहीं है।

चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण

यहाँ एक कदम दर कदम है प्रत्येक भाग की व्याख्या हमारे समाधान का:

1. हम "पीडी के रूप में आयात पांडा" का उपयोग करके पंडों के पुस्तकालय को आयात करके शुरू करते हैं।
2. अगला, हम दो कॉलम के साथ 'df' नामक एक नमूना डेटाफ्रेम बनाते हैं: 'कॉलम1' और 'कॉलम2'।
3. हम नए कॉलम की एक सूची बनाते हैं जिसे हम डेटाफ्रेम - 'कॉलम 3' और 'कॉलम 4' में जोड़ना चाहते हैं।
4. हम नए कॉलम की सूची के माध्यम से पुनरावृति करने के लिए for लूप का उपयोग करते हैं।
5. लूप के भीतर, हम 'नॉट इन' कंडीशन का उपयोग करके यह जांचते हैं कि डेटाफ्रेम में नया कॉलम पहले से मौजूद है या नहीं। यदि नया कॉलम मौजूद नहीं है, तो हम नए कॉलम को डेटाफ्रेम में किसी के डिफ़ॉल्ट मान के साथ जोड़ते हैं।

पांडा के कार्य और पुस्तकालय

पांडा कई प्रकार के फ़ंक्शन और तरीके प्रदान करता है जो डेटाफ़्रेम को संभालने और हेरफेर करने को आसान बनाता है। हमारे समाधान में, हमने निम्नलिखित प्रमुख घटकों का उपयोग किया:

• डेटा ढांचा - पांडा में प्राथमिक डेटा संरचना के रूप में, DataFrame एक द्वि-आयामी, परिवर्तनशील, लेबल वाले अक्षों (पंक्तियों और स्तंभों) के साथ संभावित विषम सारणीबद्ध डेटा है।
• डेटाफ़्रेम.कॉलम - यह विशेषता डेटाफ़्रेम के कॉलम लेबल लौटाती है, जिससे हमें यह पता चलता है कि कोई कॉलम मौजूद है या नहीं।
• pd.DataFrame () - यह एक नया डेटाफ़्रेम बनाने के लिए कंस्ट्रक्टर फ़ंक्शन है। यह आपको निर्माण के दौरान डेटा और कॉलम नामों को परिभाषित करने की अनुमति देता है।

अब जब आप बेहतर समझ चुके हैं कि कैसे करना है एकाधिक कॉलम जोड़ें पंडों के डेटाफ़्रेम के लिए, यह तकनीक आपको कुशलतापूर्वक डेटा का प्रबंधन और हेरफेर करने में मदद करेगी। याद रखें कि पांडा डेटा विश्लेषण और हेरफेर के लिए कई अन्य शक्तिशाली सुविधाएँ प्रदान करता है, इसलिए अधिक प्रभावी पायथन डेवलपर बनने के लिए उनका पता लगाना सुनिश्चित करें।