পান্ডা প্রদর্শন সর্বোচ্চ সারি

ট্যাবুলার ডেটা বিশ্লেষণ করতে ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা বর্তমানে ব্যবহৃত সবচেয়ে জনপ্রিয় সরঞ্জামগুলির মধ্যে পান্ডা। সারণী বিষয়বস্তু মোকাবেলা করার জন্য, এটি একটি দ্রুত এবং আরও কার্যকর API অফার করে। যখনই আমরা বিশ্লেষণের সময় ডেটা ফ্রেম দেখি, পান্ডাস স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডিফল্ট মানগুলিতে বিভিন্ন প্রদর্শন আচরণ সেট করে। এই প্রদর্শন আচরণগুলির মধ্যে কতগুলি সারি এবং কলাম দেখাতে হবে, প্রতিটি ডেটা ফ্রেমে ফ্লোটের নির্ভুলতা, কলামের আকার ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে, আমাদের মাঝে মাঝে এই ডিফল্টগুলি সংশোধন করতে হতে পারে। ডিফল্ট আচরণ পরিবর্তনের জন্য পান্ডাদের বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। পান্ডাদের 'বিকল্প' বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করা আমাদের এই আচরণ পরিবর্তন করতে সক্ষম করেছে।

পান্ডা প্রদর্শন সর্বাধিক সারি

যখনই আপনি একটি বিশাল ডেটা ফ্রেম প্রিন্ট করার চেষ্টা করবেন যাতে পূর্বনির্ধারিত থ্রেশহোল্ডের চেয়ে বেশি সারি এবং কলাম থাকে, আউটপুটটি ছাঁটাই করা হবে। ডেটাফ্রেমে সমস্ত সারি দেখাতে, আপনি এই টিউটোরিয়ালে পান্ডাসের প্রদর্শন বিকল্পগুলি কীভাবে সংশোধন করতে হয় তা শিখবেন। ডিফল্টরূপে পান্ডাগুলি এটি প্রদর্শিত কলাম এবং সারির সংখ্যার উপর একটি সীমা আরোপ করে। যদিও এটি বিষয়বস্তু পড়ার জন্য উপযোগী হতে পারে, আপনার দেখার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য দেখানো না হলে এটি প্রায়শই হতাশার কারণ হয়। এখানে, আমরা ডাটাফ্রেমের সমস্ত কলাম প্রদর্শন করতে তাদের সিনট্যাক্স সহ নীচের পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করব।

স্ট্রিং()

সেট_বিকল্প()

option_context()

প্রদত্ত ডেটাফ্রেমে সর্বাধিক সারি প্রদর্শনের জন্য বাস্তবিক প্রয়োগের সাথে আমরা এই সমস্ত পদ্ধতির ব্যবহার শিখব।

উদাহরণ # 1: পান্ডা থেকে_স্ট্রিং() পদ্ধতি ব্যবহার করা

এই প্রদর্শনীটি পান্ডা 'to_string()' পদ্ধতি ব্যবহার করে টার্মিনালের একটি ডেটাফ্রেমে সর্বাধিক সারি প্রদর্শন করতে শেখাবে।

নমুনা প্রোগ্রামগুলির সংকলন এবং সম্পাদনের জন্য, আমরা 'স্পাইডার' টুলটি বেছে নিয়েছি। এই নির্দেশিকায়, আমরা আমাদের সমস্ত উদাহরণ কার্যকর করার জন্য এই টুলটি ব্যবহার করব। পাইথন স্ক্রিপ্ট লেখা শুরু করার জন্য আমরা 'স্পাইডার' টুল চালু করেছি। কোড দিয়ে শুরু করে, আমাদের প্রথমে আমাদের পাইথন ফাইলে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি লোড করতে হবে যাতে আমরা এর বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারি। আমাদের এখানে যে মডিউল লাইব্রেরিটি প্রয়োজন তা হল 'পান্ডাস'। সুতরাং, আমরা এটিকে আমাদের পাইথন ফাইলে আমদানি করেছি এবং এটিকে 'pd' এ উপনাম করেছি।

যেহেতু এই নিবন্ধটির প্রধান কাজ হল একটি ডেটাফ্রেমের সর্বাধিক সারি প্রদর্শন করা, আমাদের প্রথমে একটি ডেটাফ্রেম প্রয়োজন। আপনি একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করতে চান নাকি একটি CSV ফাইল আমদানি করতে চান তা এখন আপনার উপর নির্ভর করে৷ আমরা একটি নমুনা CSV ফাইল আমদানি করেছি। পাইথন প্রোগ্রামে একটি CSV ফাইল পড়ার জন্য, আমরা পান্ডা 'pd.read_csv()' ফাংশন ব্যবহার করেছি। এই ফাংশনের বন্ধনীর মধ্যে, আমরা CSV ফাইলটি দিয়েছি যেটি আমরা ডিসপ্লে পড়তে চাই, যেটি হল “industry.csv”। প্রদত্ত CSV ফাইল পড়ার ফলে উৎপন্ন আউটপুট সংরক্ষণ করার জন্য আমরা একটি পরিবর্তনশীল 'df' তৈরি করেছি। তারপর, আমরা ডাটাফ্রেম প্রদর্শনের জন্য 'প্রিন্ট()' পদ্ধতি চালু করেছি।

যখন আমরা এই পাইথন প্রোগ্রামটি 'রান ফাইল' বিকল্পে চাপ দিয়ে চালাই, তখন কনসোলে একটি ডেটাফ্রেম প্রদর্শিত হয়। আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে নীচের ফলাফলে 43টি সারি রয়েছে কিন্তু শুধুমাত্র দশটি প্রদর্শিত হয়েছে। কারণ পান্ডাস লাইব্রেরির ডিফল্ট মান মাত্র 10টি সারি।

আমরা এখানে সমস্ত সারি প্রদর্শন করতে পান্ডাস পদ্ধতি 'to_string' ব্যবহার করব। একটি ডেটা ফ্রেম থেকে সর্বাধিক সারি দেখানোর সবচেয়ে সহজ উপায় হল এই কৌশলটি। যাইহোক, যেহেতু এটি সম্পূর্ণ ডেটা ফ্রেমটিকে একটি একক স্ট্রিংয়ে পরিণত করে, তাই এটি খুব বড় ডেটাসেটের জন্য সুপারিশ করা হয় না (লক্ষে)। তবুও, এটি হাজার হাজার দৈর্ঘ্যের ডেটাসেটের জন্য কার্যকরভাবে কাজ করে।

আমরা “to_string()” ফাংশনের জন্য উপরে দেওয়া সিনট্যাক্স অনুসরণ করেছি। আমরা আমাদের ডেটাফ্রেমের নামের সাথে 'to_string()' পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছি। তারপরে আমরা এই পদ্ধতিটিকে 'প্রিন্ট()' ফাংশনে রেখেছি যাতে কল করা হলে এটি প্রদর্শন করা যায়।

আউটপুট স্ন্যাপশট টার্মিনালে প্রদর্শিত সমস্ত সারি সহ একটি ডেটাফ্রেম দেখায়।

উদাহরণ # 2: পান্ডাস সেট_অপশন পদ্ধতি ব্যবহার করা

এই গাইডে আমরা যে দ্বিতীয় পদ্ধতিটি অনুশীলন করব তা হল প্রদত্ত ডেটাফ্রেমের সর্বাধিক সারিগুলি প্রদর্শন করার জন্য পান্ডা 'set_option()'।

পাইথন ফাইলে, আমরা উপরে উল্লিখিত ফাংশন অ্যাক্সেস করতে পান্ডাস লাইব্রেরি আমদানি করেছি। প্রদত্ত CSV ফাইল পড়ার জন্য আমরা পান্ডা 'pd.read_csv()' ব্যবহার করেছি। আমরা CSV ফাইলের নামের সাথে 'pd.read_CSV()' ফাংশনটি চালু করেছি যা আমরা এর বন্ধনীর মধ্যে ব্যবহার করতে চাই যা হল 'Sampledata.csv'৷ CSV ফাইল আমদানি করার সময়, Python প্রোগ্রামের বর্তমান কার্যকারী ডিরেক্টরিটি মাথায় রাখুন। আপনার CSV ফাইল একই ডিরেক্টরিতে স্থাপন করা আবশ্যক; অন্যথায়, আপনি একটি ত্রুটি বার্তা পাবেন 'ফাইল পাওয়া যায়নি'। CSV ফাইল থেকে ডেটাফ্রেম সংরক্ষণ করার জন্য আমরা একটি পরিবর্তনশীল 'নমুনা' তৈরি করেছি। এই ডেটাফ্রেমটি দেখানোর জন্য আমরা 'প্রিন্ট()' পদ্ধতিকে ডাকি।

এখানে, আমাদের আউটপুট আছে যেখানে শুধুমাত্র দশটি সারি প্রদর্শিত হয়। নির্দেশিত সারিগুলির সর্বাধিক সংখ্যা হল 99টি। প্রথম 5 এবং শেষ পাঁচটি সারির মধ্যে অন্যান্য সমস্ত সারি কাটা হয়েছে।

এই ডেটাফ্রেমের জন্য সর্বাধিক 99 সারি প্রদর্শন করতে, আমরা পান্ডাস মডিউলের 'set_option()' ফাংশন ব্যবহার করব। পান্ডা একটি অপারেটিং সিস্টেমের সাথে আসে যা আপনাকে আচরণ এবং প্রদর্শন পরিবর্তন করতে দেয়। এই পদ্ধতিটি আমাদেরকে একটি ছেঁটে ফেলার পরিবর্তে একটি সম্পূর্ণ ডেটা ফ্রেম প্রদর্শন করতে প্রদর্শন সেট করতে সক্ষম করে। ডাটা ফ্রেমের সব সারি প্রদর্শনের জন্য পান্ডা 'set_ option()' ফাংশন প্রদান করে।

আমরা 'pd.set_option()' ব্যবহার করেছি। এই ফাংশনের প্যারামিটার আছে “display.max_rows”। 'display.max_rows' একটি ডেটাফ্রেম প্রদর্শন করার সময় সর্বাধিক কতগুলি সারি প্রদর্শিত হবে তা নির্দিষ্ট করে৷ 'max_rows' এর মান ডিফল্টভাবে 10 এ সেট করা আছে। যদি 'কোনটিই না' নির্বাচন করা হয় তবে এটি ডেটা ফ্রেমের সমস্ত সারিকে নির্দেশ করে। যেহেতু আমরা সমস্ত সারি প্রদর্শন করতে চাই, তাই আমরা এটিকে 'কোনও নয়' এ সেট করেছি। সবশেষে, সর্বাধিক সারি সহ ডেটাফ্রেম প্রদর্শন করতে আমরা 'প্রিন্ট()' ফাংশন ব্যবহার করেছি।

এটি নীচের স্ন্যাপশটে প্রদত্ত ফলাফল প্রদান করে।

উদাহরণ # 3: Pandas option_context() পদ্ধতি ব্যবহার করা

শেষ যে পদ্ধতিটি আমরা এখানে আলোচনা করছি তা হল 'option_context()' সমস্ত ডেটাফ্রেমের সারি প্রদর্শন করার জন্য। এর জন্য, আমরা পাইথন ফাইলে পান্ডাস প্যাকেজ আমদানি করেছি এবং কোড লেখা শুরু করেছি। আমরা নির্দিষ্ট করা CSV ফাইলটি পড়ার জন্য 'pd.read_csv()' ফাংশন ব্যবহার করেছি। আমরা নির্দিষ্ট CSV ফাইল থেকে ডেটাফ্রেম সংরক্ষণ করার জন্য একটি পরিবর্তনশীল 'ডাল্টা' তৈরি করেছি। তারপর, আমরা 'প্রিন্ট()' পদ্ধতিতে ডেটাফ্রেমটি সহজভাবে প্রিন্ট করেছি।

উপরের কোডটি কার্যকর করার ফলে আমরা যে ফলাফল পেয়েছি তা আমাদেরকে ছোট সারি সহ একটি ডেটাফ্রেম দেখায়।

আমরা এখন এই ডেটাফ্রেমে পান্ডা “pd.option_context()” প্রয়োগ করব। এই ফাংশনটি 'set_option()' এর মত। দুটি পদ্ধতির মধ্যে একমাত্র পার্থক্য হল যে 'set_option()' স্থায়ীভাবে সেটিংস পরিবর্তন করে, যেখানে 'option _context()' শুধুমাত্র তার সুযোগের মধ্যেই পরিবর্তন করে। এই পদ্ধতিটি একটি প্যারামিটার হিসাবে display.max সারিগুলিও নেয়, যা আমরা ডেটা ফ্রেমের সমস্ত সারি রেন্ডার করার জন্য 'কোনটি নয়' সেট করেছি। এই ফাংশনটি চালু করার পরে, আমরা এটিকে 'প্রিন্ট()' পদ্ধতির মাধ্যমে প্রদর্শন করেছি।

এখানে, আমরা সম্পূর্ণ ডাটাফ্রেম দেখতে পারি যার সর্বোচ্চ সারি 2747।

উপসংহার

এই নিবন্ধটি পান্ডাদের প্রদর্শন বিকল্পগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আমাদের মাঝে মাঝে টার্মিনালে সম্পূর্ণ ডেটাফ্রেম দেখতে হতে পারে। পান্ডা আমাদের সেই উদ্দেশ্যে বিভিন্ন বিকল্প দেয়। এই গাইডে, আমরা এই তিনটি কৌশল ব্যবহার করেছি। প্রথম উদাহরণটি 'to_string()' পদ্ধতি ব্যবহার করার উপর ভিত্তি করে ছিল। আমাদের দ্বিতীয় উদাহরণটি আমাদেরকে 'set_option()' প্রয়োগ করতে শেখায় যখন শেষ চিত্রটি 'option_context()' পদ্ধতিটি কার্যকর করে। এই সমস্ত কৌশলগুলি আপনাকে প্রয়োজনীয় ফলাফল অর্জনের জন্য পান্ডারা যে বিকল্প উপায়গুলি প্রদান করে তার সাথে আপনাকে পরিচিত করতে দেখানো হয়েছে৷