ဒေတာသိပ္ပံ - Python DataFrame
Pandas ဖြင့် DataFrame ဖန်တီးပါ။
ဒေတာဘောင်တစ်ခုသည် ဒေတာ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ကိုယ်စားပြုသည်။
စိတ်ကူးယဉ်ဂဏန်းများဖြင့် ကော်လံ 3 ကော်လံ နှင့် 5 တန်းပါသော ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ကြပါစို့။
ဥပမာ
import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2, 3, 4, 7], 'col2': [4, 5, 6, 9,
5], 'col3': [7, 8, 12, 1, 11]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)
နမူနာရှင်းပြထားပါတယ်။
- Pandas စာကြည့်တိုက်ကို pd အဖြစ် ထည့်သွင်းပါ။
- d အမည်ရှိ ကိန်းရှင်တစ်ခုတွင် ကော်လံနှင့် အတန်းများဖြင့် ဒေတာကို သတ်မှတ်ပါ။
- လုပ်ဆောင်ချက် pd.DataFrame() ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာဘောင်တစ်ခု ဖန်တီးပါ
- ဒေတာဘောင်တွင် ကော်လံ ၃ ခုနှင့် အတန်း ၅ တန်း ပါဝင်သည်။
- print() function ဖြင့် data frame output ကို print ထုတ်ပါ။
pd ရေးတယ် ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Pandas စာကြည့်တိုက်မှ DataFrame() လုပ်ဆောင်ချက်ကို စတင်အသုံးပြုလိုကြောင်း Python သိစေရန် DataFrame() ၏ရှေ့တွင် ။
DataFrame ရှိ မြို့တော် D နှင့် F ကို သတိထားပါ။
Output ကို ဘာသာပြန်ခြင်း။
ဤသည်မှာ အထွက်နှုန်းဖြစ်သည်-
"col1", "col2" နှင့် "col3" များသည် ကော်လံများ၏ အမည်များကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါသည်။
0-4 မှ ဒေါင်လိုက်ဂဏန်းများအကြောင်း မရောထွေးပါနှင့်။ သူတို့က အတန်းတွေရဲ့ အနေအထားနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ အချက်အလက်ကို ပြောပြတယ်။
Python တွင်၊ အတန်းများ၏နံပါတ်စဉ်သည် သုညဖြင့်စတင်သည်။
ယခု၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကော်လံများနှင့် အတန်းများကို ရေတွက်ရန် Python ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ကော်လံအရေအတွက်ကိုရှာရန် df.shape[1] ကိုသုံးနိုင်သည်။
ဥပမာ
ကော်လံအရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ-
count_column = df.shape[1]
print(count_column)
အတန်းအရေအတွက်ကိုရှာရန် df.shape[0] ကိုသုံးနိုင်သည်။
ဥပမာ
အတန်းအရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ-
count_row = df.shape[0]
print(count_row)
အဘယ်ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင် မရေတွက်နိုင်သနည်း။
ကော်လံများနှင့် အတန်းများစွာရှိသော ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်ပါက၊ ၎င်းကို သင်ကိုယ်တိုင်ရေတွက်ရန် ရှုပ်ထွေးသွားမည်ဖြစ်သည်။ မှားယွင်းစွာရေတွက်ရန် သင်အန္တရာယ်ရှိသည်။ Python တွင် ထည့်သွင်းထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို မှန်ကန်စွာ အသုံးပြုပါက၊ အရေအတွက် မှန်ကန်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ အာမခံပါသည်။