DataFrames बनाना
एक DataFrame dictionaries, records की lists, NumPy arrays, या files से बन सकता है।
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Syntax
df = pd.DataFrame({"column1": [v1, v2], "column2": [v3, v4]})
df = pd.DataFrame([{"column1": v1, "column2": v2}, {"column1": v3, "column2": v4}])DataFrames बनाना
सबसे common तरीके हैं columns का एक dict, dicts की एक list (प्रति row एक), या column names वाला एक 2-D array। columns argument columns select और order करता है, और index row labels set करता है। read_csv से files पढ़ना usual real-world route है।
Note:
dicts की एक list JSON API responses के लिए एक natural shape है।
उदाहरण: Creating DataFrames
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame({"x": [1, 2], "y": [3, 4]})
b = pd.DataFrame([{"x": 1, "y": 3}, {"x": 2, "y": 4}])
c = pd.DataFrame(np.array([[1, 3], [2, 4]]), columns=["x", "y"])
print(a.equals(b), a.equals(c))
print(a)
# Output:
# True True
# x y
# 0 1 3
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{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- dict-of-lists को list-of-dicts shapes से mix up करना
- एक dict में unequal length की lists
- arrays के लिए columns name करना भूल जाना
चैप्टर सारांश
- Columns का dict common form है
- dicts की एक list प्रति row एक dict देती है
- Arrays को column names चाहिए
- index row labels set करता है
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