ডেটাফ্রেম ফিল্টার করা

আমরা বিভিন্ন ফিল্টারিং শর্ত ব্যবহার করে ডেটাফ্রেম ফিল্টার করতে পারি, উদাহরণস্বরূপ:

• > (বেশি)

• < (কম)

• == (সমান)

• != (সমান নয়)

• >= (বেশি অথবা সমান)

• <= (কম অথবা সমান)

• isin() (একটি ভ্যালুর মধ্যে অবস্থিত)

নিচের উদাহরণগুলি দেখাচ্ছি যেখানে ডেটাফ্রেম ফিল্টার করার জন্য বিভিন্ন শর্তগুলি ব্যবহার করা হয়েছে:

import pandas as pd

# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# উদাহরণ: এজ কলামের মান যেখানে ৩০ এর বেশি
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

# উদাহরণ: এজ কলামের মান যেখানে ২৫ এর কম
filtered_df = df[df['Age'] < 25]
print(filtered_df)

# উদাহরণ: এজ কলামের মান যেখানে ৩০ সমান
filtered_df = df[df['Age'] == 30]
print(filtered_df)

# উদাহরণ: এজ কলামের মান যেখানে ৩০ সমান নয়
filtered_df = df[df['Age'] != 30]
print(filtered_df)

# উদাহরণ: এজ কলামের মান যেখানে ৩৫ এর বেশি অথবা সমান
filtered_df = df[df['Age'] >= 35]
print(filtered_df)

# উদাহরণ: এজ কলামের মান যেখানে ২৫ এর কম অথবা সমান
filtered_df = df[df['Age'] <= 25]
print(filtered_df)

# উদাহরণ: সিটি কলামের মান যেখানে 'London' অবস্থিত
filtered_df = df[df['City'].isin(['London'])]
print(filtered_df)

পান্ডাসের ডেটা ফ্রেম থেকে ডেটা ফিল্টার করার জন্য আপনি বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন। নীচে কিছু পদ্ধতির উদাহরণ দেখানো হল:

সিঙ্গেল কন্ডিশন ফিল্টার:

import pandas as pd

# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# সিঙ্গেল কন্ডিশন ফিল্টার
filtered_data = df[df['Age'] > 30]  # এজ কলামের মান যেখানে ৩০ থেকে বেশি
print(filtered_data)

মাল্টিপল কন্ডিশন ফিল্টার:

import pandas as pd

# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# মাল্টিপল কন্ডিশন ফিল্টার
filtered_data = df[(df['Age'] > 30) & (df['City'] == 'London')]  # এজ কলামের মান যেখানে ৩০ থেকে বেশি এবং সিটি কলামের মান 'London'
print(filtered_data)