स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना
अपने विश्लेषण के अनुरूप स्तंभों को आकार देना
स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना, CoddyKit पर Data Science Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 4वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह Data Science Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Data Science Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
कॉलम को आवश्यकतानुसार ढालें
वास्तविक विश्लेषण का अर्थ है कॉलम को नए रूप में ढालना: नए कॉलम जोड़ना, अस्पष्ट नामों को बदलना और अनावश्यक चीज़ें हटाना, ताकि आपकी तालिका सामने वाले प्रश्न का उत्तर दे सके। ✂️
असाइनमेंट से कॉलम जोड़ें
किसी नए नाम को मान देकर बस एक नया कॉलम बनाएँ। यदि वह अभी मौजूद नहीं है, तो pandas उसे तुरंत जोड़ देता है।
df["total"] = df["price"] * df["qty"]अन्य कॉलम से निकालें
नए कॉलम अक्सर मौजूदा कॉलम पर वेक्टरकृत गणना से बनते हैं। Pandas किसी लूप की आवश्यकता के बिना सूत्र को एक साथ हर पंक्ति पर लागू करता है।
एक स्थिर मान जोड़ें
एक मान असाइन करें और pandas उसे हर पंक्ति तक प्रसारित कर देता है। किसी बैच को स्रोत-लेबल या संकेत से चिह्नित करने के लिए यह उपयोगी है।
df["source"] = "web"स्पष्टता के लिए नाम बदलें
rename विधि मैपिंग शब्दकोश का उपयोग करके अस्पष्ट शीर्षकों को स्पष्ट नामों से बदलती है। अच्छे नाम बाद के कोड को सामान्य हिंदी वाक्य जैसा पढ़ने योग्य बनाते हैं।
df.rename(columns={"qty": "quantity"})एक साथ कई नाम बदलें
एक ही शब्दकोश में कई युग्म दें और एक ही कॉल में कई कॉलम के नाम बदलें। जिन कॉलम को नहीं छुआ गया है, वे अपने मूल नाम बनाए रखते हैं।
df.rename(columns={"qty": "quantity", "amt": "amount"})अनावश्यक चीज़ें हटाएँ
drop विधि नाम के आधार पर कॉलम हटाती है। पंक्तियों के बजाय कॉलम चुनने के लिए axis=1 या अधिक स्पष्ट columns तर्क का उपयोग करें।
df.drop(columns=["notes"])कई कॉलम हटाएँ
एक साथ कई कॉलम हटाने के लिए drop को एक सूची दें। बेकार भार हटाने से आपकी तालिका केंद्रित रहती है और उसे देखना तेज़ होता है।
df.drop(columns=["notes", "temp"])अधिकांश विधियाँ एक प्रति लौटाती हैं
डिफ़ॉल्ट रूप से rename और drop एक नई DataFrame लौटाते हैं और मूल को अपरिवर्तित रखते हैं। अपने बदलाव सुरक्षित रखने के लिए परिणाम को किसी नाम में रखें।
df = df.drop(columns=["notes"])किसी स्थान पर डालें
कॉलम को अंत में नहीं, किसी विशेष स्थान पर रखना है? insert विधि उसे अन्य कॉलमों के बीच आपके चुने हुए अनुक्रमणिका-स्थान पर रख देती है।
df.insert(1, "rank", ranks)चयन के आधार पर क्रम बदलें
कॉलमों को अपनी इच्छित क्रम-सूची में चुनकर आसानी से उनका क्रम बदलें। एक नई कॉलम-सूची आपको विन्यास पर पूरा नियंत्रण देती है।
df = df[["name", "total", "source"]]त्वरित जाँच
वह विधि चुनें जो DataFrame से कोई कॉलम हटाती है।
पुनरावृत्ति: कॉलम में बदलाव
जोड़ने के लिए असाइन करें, स्पष्टता के लिए rename करें और अव्यवस्था हटाने के लिए drop करें। परिणाम को फिर से असाइन करें और आपकी तालिका विश्लेषण के लिए बिल्कुल उपयुक्त हो जाएगी। 🧩
एआई शिक्षक के साथ Python सीखें — निःशुल्क
अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।
- पाठ्यक्रम
- 30
- पाठ
- 120
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या “स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना” पाठ निःशुल्क है?
हाँ—“स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और Data Science Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। Data Science Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
“स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना” में मैं क्या सीखूँगा?
अपने विश्लेषण के अनुरूप स्तंभों को आकार देना आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Data Science Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।
क्या Data Science Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?
पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Data Science Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 4वाँ पाठ है।
“स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?
CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।
क्या मैं इस Data Science Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?
हाँ। हर Data Science Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।
इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ
- पंक्तियाँ, कॉलम और इंडेक्स
- शुरू से DataFrame बनाएँ
- head, info और describe
- स्तंभ जोड़ना, नाम बदलना और हटाना