বাক্য গঠন
df [ ( cond_1 ) এবং ( cond_2 ) ]উদাহরণ 01
আমরা এই কোডগুলি 'স্পাইডার' অ্যাপে করি এবং এখানে 'পান্ডাস'-এ আমাদের শর্তে 'AND' অপারেটর ব্যবহার করব। যেহেতু আমরা পান্ডা কোডগুলি করছি তাই আমাদের প্রথমে 'পিডি হিসাবে পান্ডা' আমদানি করতে হবে এবং আমাদের কোডে কেবল 'পিডি' বসিয়ে এর পদ্ধতিটি পেতে হবে। তারপরে আমরা 'কন্ড' নামের একটি অভিধান তৈরি করি এবং আমরা এখানে যে ডেটা সন্নিবেশ করি তা হল 'A1', 'A2', এবং 'A3' কলামের নাম এবং আমরা '1, 2, এবং 3' যোগ করি A1”, “A2”-এ “2, 6, এবং 4” এবং শেষ “A3”-এ আছে “3, 4, এবং 5”।
তারপরে আমরা এখানে “pd.DataFrame” ব্যবহার করে এই অভিধানের ডেটাফ্রেম তৈরি করতে চলেছি। এটি উপরের অভিধান ডেটার ডেটাফ্রেম ফিরিয়ে দেবে। আমরা এখানে 'প্রিন্ট ()' প্রদান করে এটিকে রেন্ডার করি এবং এর পরে, আমরা কিছু শর্ত প্রয়োগ করি এবং এই অবস্থায় '&' অপারেটর ব্যবহার করি। এখানে প্রথম শর্ত হল “A1 >= 1,” এবং তারপরে আমরা “&” অপারেটর রাখি এবং আরেকটি শর্ত রাখি যা হল “A2 <5”। যখন আমরা এটি কার্যকর করি, এটি 'A1 >=1' এবং 'A2 < 5' হলে ফলাফল প্রদান করবে। যদি উভয় শর্ত এখানে সন্তুষ্ট হয়, তাহলে এটি ফলাফল প্রদর্শন করবে, এবং যদি তাদের কোন একটি এখানে সন্তুষ্ট না হয়, তাহলে এটি কোন তথ্য প্রদর্শন করবে না।
এটি ডেটাফ্রেমের 'A1' এবং 'A2' উভয় কলাম পরীক্ষা করে এবং তারপর ফলাফল প্রদান করে। ফলাফলটি স্ক্রিনে প্রদর্শিত হয় কারণ আমরা 'প্রিন্ট ()' বিবৃতিটি ব্যবহার করি।
ফলাফল এখানে. এটি ডেটাফ্রেমে আমরা যে সমস্ত ডেটা সন্নিবেশ করেছি তা প্রদর্শন করে এবং তারপর উভয় শর্ত পরীক্ষা করে। এটি সেই সারিগুলি প্রদান করে যেখানে “A1 >=1” এবং এছাড়াও “A2 < 5”। আমরা এই আউটপুটে দুটি সারি পেয়েছি কারণ উভয় শর্ত দুটি সারিতে সন্তুষ্ট।
উদাহরণ 02
এই উদাহরণে, আমরা 'pd হিসাবে পান্ডা' আমদানি করার পরে সরাসরি ডেটাফ্রেম তৈরি করি। 'টিম' ডেটাফ্রেম এখানে তৈরি করা হয়েছে, যেখানে চারটি কলাম রয়েছে। প্রথম কলামটি হল 'টিম' কলাম যেখানে আমরা 'A, A, B, B, B, B, C, C' রাখি। তারপরে 'টিম' এর পাশের কলামটি 'স্কোর', যেখানে আমরা '25, 12, 15, 14, 19, 23, 25 এবং 29' সন্নিবেশ করি। এর পরে, আমাদের যে কলামটি আছে তা হল 'আউট' এবং আমরা এতে '5, 7, 7, 9, 12, 9, 9 এবং 4' হিসাবে ডেটা যোগ করি। এখানে আমাদের শেষ কলাম হল 'রিবাউন্ডস' কলাম যাতে কিছু সংখ্যাসূচক ডেটাও রয়েছে, যা হল '11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, এবং 12'।
DataFrame এখানে সম্পন্ন হয়েছে, এবং এখন আমাদের এই DataFrame প্রিন্ট করতে হবে, তাই এর জন্য, আমরা এখানে “print()” রাখি। আমরা এই ডেটাফ্রেম থেকে কিছু নির্দিষ্ট ডেটা পেতে চাই, তাই আমরা এখানে কিছু শর্ত রেখেছি। আমাদের এখানে দুটি শর্ত রয়েছে এবং আমরা এই শর্তগুলির মধ্যে 'AND' অপারেটর যোগ করি, তাই এটি শুধুমাত্র সেই শর্তগুলি ফিরিয়ে দেবে যা উভয় শর্ত পূরণ করবে। আমরা এখানে প্রথম যে শর্তটি যোগ করেছি তা হল “স্কোর > 20” এবং তারপরে “&” অপারেটর এবং অন্য শর্তটি হল “আউট == 9”।
সুতরাং, এটি সেই ডেটাগুলিকে ফিল্টার করবে যেখানে দলের স্কোর 20 এর কম এবং তাদের আউটগুলি 9। এটি সেগুলিকে ফিল্টার করে এবং অবশিষ্টগুলিকে উপেক্ষা করে, যা উভয় শর্ত বা তাদের যে কোনও একটিকে সন্তুষ্ট করবে না। আমরা সেই ডেটাগুলিও প্রদর্শন করি যা উভয় শর্ত পূরণ করে, তাই আমরা 'প্রিন্ট ()' পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছি।
শুধুমাত্র দুটি সারি উভয় শর্ত পূরণ করে, যা আমরা এই ডেটাফ্রেমে প্রয়োগ করেছি। এটি শুধুমাত্র সেই সারিগুলিকে ফিল্টার করে যেখানে স্কোর 20-এর বেশি এবং এছাড়াও, তাদের আউটগুলি 9 এবং সেগুলি এখানে প্রদর্শন করে৷
উদাহরণ 03
আমাদের উপরের কোডগুলিতে, আমরা কেবলমাত্র আমাদের ডেটাফ্রেমে সংখ্যাসূচক ডেটা সন্নিবেশ করি। এখন, আমরা এই কোডে কিছু স্ট্রিং ডেটা রাখছি। 'পিডি হিসাবে পান্ডা' আমদানি করার পরে, আমরা একটি 'সদস্য' ডেটাফ্রেম তৈরি করতে চলেছি। এতে চারটি অনন্য কলাম রয়েছে। এখানে প্রথম কলামের নাম হল “নাম” এবং আমরা সদস্যদের নাম সন্নিবেশ করি, যেগুলো হল “মিত্র, বিল, চার্লস, ডেভিড, ইথেন, জর্জ এবং হেনরি”। পরবর্তী কলামটির নাম এখানে 'অবস্থান' এবং এতে 'আমেরিকা' রয়েছে। কানাডা, ইউরোপ, কানাডা, জার্মানি, দুবাই এবং কানাডা” এতে। 'কোড' কলামে 'W, W, W, E, E, E, এবং E' রয়েছে। আমরা এখানে সদস্যদের 'পয়েন্ট' যোগ করি '11, 6, 10, 8, 6, 5, এবং 12' হিসাবে। আমরা 'প্রিন্ট ()' পদ্ধতি ব্যবহার করে 'সদস্য' ডেটাফ্রেম রেন্ডার করি। আমরা এই ডেটাফ্রেমে কিছু শর্ত উল্লেখ করেছি।
এখানে, আমাদের দুটি শর্ত রয়েছে এবং তাদের মধ্যে 'AND' অপারেটর যোগ করার মাধ্যমে, এটি শুধুমাত্র শর্তগুলি ফিরিয়ে দেবে যা উভয় শর্তকে সন্তুষ্ট করে। এখানে, আমরা যে প্রথম শর্তটি চালু করেছি তা হল “অবস্থান == কানাডা,” তারপরে “&” অপারেটর এবং দ্বিতীয় শর্ত, “পয়েন্ট <= 9”। এটি ডেটাফ্রেম থেকে সেই ডেটাগুলি পায় যেখানে উভয় শর্তই সন্তুষ্ট, এবং তারপরে আমরা 'প্রিন্ট ()' স্থাপন করেছি যা সেই ডেটাগুলি প্রদর্শন করে যেখানে উভয় শর্তই সত্য।
নীচে আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে দুটি সারি ডেটাফ্রেম থেকে বের করা হয়েছে এবং প্রদর্শিত হয়েছে। উভয় সারিতে, অবস্থান হল 'কানাডা' এবং পয়েন্টগুলি 9 এর কম৷
উদাহরণ 04
আমরা এখানে যথাক্রমে 'pd' এবং 'np' হিসাবে 'পান্ডা' এবং 'নাম্পি' উভয়ই আমদানি করি। যেখানে প্রয়োজন সেখানে 'np' বসিয়ে আমরা 'pd' এবং 'numpy' পদ্ধতি স্থাপন করে 'pandas' পদ্ধতিগুলি পাই। তারপরে আমরা এখানে যে অভিধানটি তৈরি করেছি তাতে তিনটি কলাম রয়েছে। 'নাম' কলামে যেখানে, আমরা 'মিত্র, জর্জ, নিমি, স্যামুয়েল এবং উইলিয়াম' সন্নিবেশ করি। এর পরে, আমাদের কাছে 'Obt_Marks' কলাম রয়েছে, যেখানে শিক্ষার্থীদের প্রাপ্ত নম্বর রয়েছে এবং সেই চিহ্নগুলি হল '4, 47, 55, 74 এবং 31'।
আমরা এখানে “Prac_Marks”-এর জন্য একটি কলাম তৈরি করি যাতে শিক্ষার্থীর ব্যবহারিক চিহ্ন থাকে। আমরা এখানে যে চিহ্নগুলি যোগ করব তা হল “5, 67, 54, 56 এবং 12”। আমরা এই অভিধানের ডেটাফ্রেম তৈরি করি এবং তারপর এটি প্রিন্ট করি। আমরা এখানে 'np.Logical_and' প্রয়োগ করি, যা 'সত্য' বা 'মিথ্যা' আকারে ফলাফল প্রদান করবে। আমরা একটি নতুন কলামে উভয় শর্ত পরীক্ষা করার পরে ফলাফল সংরক্ষণ করি, যা আমরা এখানে 'Pass_Status' নামে তৈরি করেছি।
এটি পরীক্ষা করে যে 'Obt_Marks' '40' এর থেকে বড় এবং 'Prac_Marks' '40' এর থেকে বড়। যদি উভয়ই সত্য হয়, তাহলে এটি নতুন কলামে সত্য হবে; অন্যথায়, এটি মিথ্যা রেন্ডার করে।
নতুন কলামটি 'Pass_Status' নামের সাথে যোগ করা হয়েছে এবং এই কলামটি শুধুমাত্র 'True' এবং 'False' নিয়ে গঠিত। এটি সত্য রেন্ডার করে যেখানে প্রাপ্ত নম্বর এবং ব্যবহারিক চিহ্নগুলি 40-এর বেশি এবং অবশিষ্ট সারির জন্য মিথ্যা।
উপসংহার
এই টিউটোরিয়ালের মূল লক্ষ্য হল 'পান্ডাস'-এ 'এবং অবস্থা' ধারণাটি ব্যাখ্যা করা। আমরা সেই সারিগুলি কীভাবে অর্জন করব সে সম্পর্কে কথা বলেছি যেখানে উভয় শর্তই সন্তুষ্ট, অথবা আমরা সেইগুলির জন্য সত্যও পাই যেখানে সমস্ত শর্ত সন্তুষ্ট এবং অবশিষ্টগুলির জন্য মিথ্যা৷ আমরা এখানে চারটি উদাহরণ অন্বেষণ করেছি। এই টিউটোরিয়ালে আমরা যে চারটি উদাহরণ স্থাপন করেছি সেগুলিই এই প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে গেছে। এই টিউটোরিয়ালের উদাহরণগুলি আপনার সুবিধার জন্য চিন্তা করে উপস্থাপন করা হয়েছে। এই টিউটোরিয়ালটি আপনাকে এই ধারণাটি আরও স্পষ্টভাবে বুঝতে সাহায্য করবে।