পান্ডা সমস্ত কলাম প্রদর্শন করে

পান্ডাস সেট_অপশন পদ্ধতি

আজ, আমরা দেখব কিভাবে 'pd.set_option()' ফাংশনটি আপনার স্পাইডার টুলে উপস্থাপন করার সময় পান্ডাস ডেটাফ্রেমের সমস্ত কলাম প্রদর্শন করতে ব্যবহার করতে হয়। 'pd.set_option()' ব্যবহার করতে, আমরা প্রদত্ত সিনট্যাক্স অনুসরণ করি:

আসুন পাইথন প্রোগ্রামের ব্যবহারিক বাস্তবায়নের সহায়তায় ধারণাটি শেখা শুরু করি।

উদাহরণ: সমস্ত কলাম প্রদর্শনের জন্য পান্ডাস সেট_অপশন পদ্ধতি ব্যবহার করা

এই প্রদর্শনীটি পান্ডাস “set_option()” ব্যবহার করে ডেটাফ্রেমের সমস্ত কলাম প্রদর্শন করার জন্য একটি নির্দেশিকা। আমরা এই পাইথন পদ্ধতি বাস্তবায়নের জন্য প্রতিটি পদক্ষেপের বিশদ বিবরণ পরিষ্কার করব।

পাইথন স্ক্রিপ্টের ব্যবহারিক বাস্তবায়নের জন্য প্রথম প্রয়োজন হল সর্বোত্তম টুলটি খুঁজে বের করা যেখানে আপনি আপনার প্রোগ্রামটি চালাবেন। আমরা আমাদের উদাহরণের জন্য যে টুলটি ব্যবহার করেছি সেটি হল 'স্পাইডার' টুল। আমরা টুলটি চালু করেছি এবং পাইথন স্ক্রিপ্টে কাজ শুরু করেছি।

কোড দিয়ে শুরু করে, আমাদের প্রাথমিকভাবে এই প্রোগ্রামে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করতে হবে। আমরা আমাদের পাইথন ফাইলে প্রথম যে লাইব্রেরিটি লোড করেছি তা হল পান্ডাস লাইব্রেরি কারণ এখানে আমরা যে ফাংশনগুলি ব্যবহার করি তা পান্ডাস দ্বারা সরবরাহ করা হয়। আমরা এই লাইব্রেরিটিকে 'pd' নামে অভিহিত করেছি। আমরা যে দ্বিতীয় লাইব্রেরিটি লোড করেছি তা হল NumPy লাইব্রেরি। NumPy (সংখ্যাসূচক পাইথন) একটি সংখ্যাসূচক কম্পিউটিং প্যাকেজ যা পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে। কোডের Import NumPy বিভাগটি পাইথনকে আপনার বর্তমান পাইথন ফাইলে NumPy মডিউলকে একীভূত করার নির্দেশ দেয়। স্ক্রিপ্টের 'এনপি হিসাবে' অংশটি তারপরে পাইথনকে নির্দেশ দেয় NumPy-কে 'np' সংক্ষিপ্ত রূপ দেওয়ার জন্য। এটি আপনাকে NumPy-এর পরিবর্তে 'np.function_name' লিখে NumPy পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম করে।

এখন, আমরা মূল কোড দিয়ে শুরু করি। আমাদের প্রোগ্রামের জন্য সর্বাগ্রে এবং মৌলিক প্রয়োজন পান্ডাস ডেটাফ্রেম। সুতরাং, আমরা এতে থাকা সমস্ত কলাম প্রদর্শন করি। এখন, আপনি যদি নির্দিষ্ট মান সহ একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করতে চান বা আপনাকে একটি CSV ফাইল আমদানি করতে চান তবে এটি সম্পূর্ণরূপে আপনার উপর নির্ভর করে। এই উদাহরণের জন্য আমরা যা বেছে নিয়েছি তা হল NaN মান সহ একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করা। আমরা একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করতে 'pd.DataFrame()' পদ্ধতি ব্যবহার করেছি। এখানে, আমরা দুটি প্যারামিটার প্রদান করেছি - 'সূচী' এবং 'কলাম'। 'সূচী' আর্গুমেন্টটি সারিগুলিকে বোঝায় যার অর্থ আমরা ডেটাফ্রেমের জন্য সারিগুলি সেট করি।

আমরা “সূচী” প্যারামিটার এবং NumPy ফাংশন “np.arange() নির্ধারণ করেছি যার মান গণনা “6”। এটি ডেটাফ্রেমের জন্য ছয়টি সারি তৈরি করে। এটি সমস্ত এন্ট্রিগুলিকে NaN মান দিয়ে পূরণ করে যেহেতু আমরা এটিকে কোনো মান প্রদান করিনি৷ 'কলাম' আর্গুমেন্ট, নামটি যেমন উল্লেখ করে, ডেটাফ্রেমের জন্য কলাম সেট করতে ব্যবহৃত হয়। এটি কলামগুলির জন্য '25' মান গণনা সহ 'np.arange()' ফাংশনও বরাদ্দ করা হয়েছে। এইভাবে, এটি ডেটাফ্রেমের জন্য 25টি কলাম তৈরি করে।

ফলস্বরূপ, যখন আমরা 'pd.DataFrame()' ফাংশনকে কল করি, তখন আমাদের কাছে 25টি কলাম এবং 6টি সারি নাল মান দিয়ে ভরা একটি ডেটাফ্রেম থাকে। এই DataFrame সংরক্ষণের প্রয়োজনের জন্য, আমাদের একটি DataFrame অবজেক্ট তৈরি করতে হবে যা এর সামগ্রী সংরক্ষণ করে। তাই, আমরা একটি DataFrame অবজেক্ট 'এলোমেলো' তৈরি করেছি এবং 'pd.DataFrame()' পদ্ধতি থেকে যে ফলাফল পাই তা নির্ধারণ করেছি। এখন, আপনি অবশ্যই দেখতে চান যে ডেটাফ্রেম তৈরি হচ্ছে। পাইথন আমাদের স্ক্রিনে আউটপুট দেখার জন্য একটি পদ্ধতি প্রদান করে যা 'প্রিন্ট()' ফাংশন। আমরা DataFrame অবজেক্টকে 'এলোমেলো' প্যারামিটার হিসাবে পাস করে এই পদ্ধতিটি চালু করেছি।

যখন আমরা এই কোড স্নিপেটটি কার্যকর করি, তখন আমরা টার্মিনালে প্রদর্শিত NaN মান সহ আমাদের DataFrame পাই। এখানে, আমরা লক্ষ্য করতে পারি যে প্রথম কলামের কয়েকটি এবং শেষ থেকে কয়েকটি মাত্র দৃশ্যমান। মধ্যবর্তী সব কলাম কাটা হয়. ডিফল্টরূপে, বিশাল ডেটাসেট প্রদর্শন করে ব্যবহারকারীর জন্য হতাশা তৈরি করা এড়াতে এটি কিছু সারি এবং কলাম লুকিয়ে রাখে।

আপনি পান্ডাসের “len()” ফাংশন ব্যবহার করে ডেটাফ্রেমে মোট কলামের সংখ্যাও পরীক্ষা করতে পারেন। আপনার 'স্পাইডার' টুলের কনসোলে 'len()' ফাংশনটি লিখুন। DataFrame এর নাম '.columns' বৈশিষ্ট্য সহ বন্ধনীর মধ্যে লিখুন। এটি আমাদের আপনার ডেটাফ্রেমের কলামের মোট দৈর্ঘ্য ফেরত দেয়।

এটি আমাদের ডেটাফ্রেমের দৈর্ঘ্য প্রদান করে যা 25।

এখন, পরবর্তী এবং মূল কাজটি হল আউটপুট প্রদর্শনের জন্য ডিফল্ট বিকল্প পরিবর্তন করা। এমন পরিস্থিতিতে হতে পারে যেখানে আপনি টার্মিনালে সমগ্র ডেটাফ্রেম দেখতে চান। ডিফল্ট মানগুলির কারণে, অনেক এন্ট্রি কাটা হয় যা ব্যবহারকারীর জন্য হতাশার কারণ হয়। আপনি এখানে শিখবেন কিভাবে এই সমস্যাটি কাটিয়ে উঠতে হয়। ডিফল্ট ডিসপ্লে সেটিংস পরিবর্তন করতে পান্ডাস আমাদের একটি 'pd.set_option()' ফাংশন প্রদান করে। কনসোলে DataFrame প্রদর্শন করার ঠিক পরে, আমরা 'pd.set_option()' পদ্ধতি চালু করি। আমরা এই ফাংশনের বন্ধনীগুলির মধ্যে প্যারামিটারটি নির্দিষ্ট করি যা আমাদের ডেটাফ্রেমের সমস্ত কলাম প্রদর্শন করতে ব্যবহার করতে হবে।

এখানে, আমরা আমাদের ডেটাফ্রেমে সর্বাধিক কলাম প্রদর্শন করতে 'display.max_columns' ব্যবহার করেছি। আমরা এই প্যারামিটারের মানটিও সংজ্ঞায়িত করতে পারি, অর্থাৎ আপনি যে সর্বাধিক কলামগুলি প্রদর্শন করতে চান। অন্যদিকে, আমরা “display.max_columns” কে “None”-এ সেট করি যা DataFrame থেকে সর্বাধিক দৈর্ঘ্য সহ সমস্ত কলাম প্রদর্শন করে। অবশেষে, আমরা টার্মিনালে দৃশ্যমান সমস্ত কলাম সহ ফলাফলের ডেটাফ্রেম প্রদর্শন করার জন্য 'প্রিন্ট()' ফাংশন নিযুক্ত করেছি।

যখন আমরা 'স্পাইডার' টুলে 'রান ফাইল' বিকল্পে আঘাত করি, তখন আমরা একটি ডেটাফ্রেম প্রদর্শন করতে পারি। এই ডেটাফ্রেমে ছয়টি সারি রয়েছে এবং এটি ধারণ করা কলামের সংখ্যা 25। এখন সর্বাধিক কলামের দৈর্ঘ্য সহ “pd.set_option()” ফাংশনটি সক্ষম হওয়ার কারণে এমন কোনও কলাম নেই যা ছাঁটাই করা হয়েছে।

এমনকি আমরা ডিসপ্লে অপশনটি রিসেট করতে পারি কারণ একবার আমরা ডিসপ্লে দৈর্ঘ্য সর্বোচ্চে সেট করলে, এটি সেই নির্দিষ্ট পাইথন ফাইলের মধ্যে থাকা সমস্ত কলাম সহ ডেটাফ্রেমগুলি প্রদর্শন করতে থাকে। এর জন্য, আমরা পান্ডা 'pd.reset_option()' ব্যবহার করি। আমরা এই ফাংশনটি চালু করি এবং এই ফাংশনের প্যারামিটার হিসাবে 'display.max_columns' প্রদান করি।

এটি আমাদের প্রদত্ত ডেটাফ্রেমের জন্য প্রাথমিক প্রদর্শন সেটিংস পায়।

উপসংহার

একটি বিশাল ডেটাসেট সহ টার্মিনালে সম্পূর্ণ আউটপুট দেখতে কখনও কখনও আমাদের সমস্যায় পড়ে যখন টুলের ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহারকারীর চাহিদার বিপরীতে আসে। এই বিপত্তি সমাধানের জন্য, পান্ডাস আমাদের 'pd.set_option()' পদ্ধতি দেয়। এই শেখার নির্দেশিকাতে, আমরা আপনাকে এই পদ্ধতি এবং এটি ব্যবহার করার প্রয়োজনীয়তার সাথে পরিচয় করিয়ে দিয়েছি। আমরা কার্যত সংকলিত এবং কার্যকরী পাইথন নমুনা কোডগুলির সাথে বিষয়টি প্রদর্শন করেছি। আমরা “স্পাইডার”-এ সম্পাদিত চিত্রের ফলাফল রেন্ডার করেছি। আমরা ব্যাখ্যা করেছি কিভাবে কনসোলে ডেটাফ্রেমের সমস্ত কলামগুলি ডিফল্ট সেটিংস পরিবর্তন করার সাথে সাথে সমস্ত সেটিংসকে প্রাথমিক অবস্থায় রিসেট করে প্রদর্শন করা যায়। মডিউলটির ব্যবহারিক বাস্তবায়নের প্রতি সম্পূর্ণ মনোযোগ দেওয়া হলে আপনি যখনই এই ধরনের সমস্যার সম্মুখীন হন তখনই এটি ব্যবহার করতে পারবেন।