Python में लोअरकेस ट्यूटोरियल

pandas में str.lower() का उपयोग

जब आप pandas DataFrames के साथ काम करते हैं, तो टेक्स्ट फ़ॉर्मेटिंग को मानकीकृत करने के लिए str.lower() मेथड अक्सर सम्पूर्ण स्ट्रिंग कॉलम पर लागू किया जाता है। आइए एक उदाहरण देखें कि यह कैसे काम करता है।

यहाँ विभिन्न फलों की कीमतों को दर्शाने वाला एक नमूना डेटासेट है:

import pandas as pd

# Create a DataFrame
fruit_price = pd.DataFrame({
    'name': [
        'Apple', 'Banana', 'Orange', 'Watermelon',
        'Plum', 'Blueberries', 'Dragonfruit', 'Kiwi'
    ],
    'price_usd': [0.88, 0.23, 0.68, 3.98, 0.96, 5.16, 5.27, 1.12]
})संचालित द्वारा

            name      price_usd
0          Apple           0.88
1         Banana           0.23
2         Orange           0.68
3     Watermelon           3.98
4           Plum           0.96
5    Blueberries           5.16
6    Dragonfruit           5.27
7           Kiwi           1.12 संचालित द्वारा

हम name कॉलम की सभी प्रविष्टियों को लोअरकेस में बदलने के लिए str.lower() मेथड लागू कर सकते हैं। यह इस प्रकार किया जाता है:

fruit_price['name'] = fruit_price['name'].str.lower()
print(fruit_price)संचालित द्वारा

आउटपुट इस प्रकार है:

            name      price_usd
0          apple           0.88
1         banana           0.23
2         orange           0.68
3     watermelon           3.98
4           plum           0.96
5    blueberries           5.16
6    dragonfruit           5.27
7           kiwi           1.12संचालित द्वारा

जैसा कि आप देख सकते हैं, name कॉलम की सभी प्रविष्टियाँ अब लोअरकेस में मानकीकृत हो गई हैं।

इंटरैक्टिव उदाहरण: मूवी डेटासेट में केस बदलना

आइए एक और उदाहरण देखें। मान लीजिए हम एक फिल्मों के डेटासेट पर काम कर रहे हैं। डेटासेट में प्रत्येक पंक्ति एक फिल्म को दर्शाती है, जिसमें शीर्षक (movie_title), शैली (movie_genre), और अवधि (movie_length) के कॉलम होते हैं। यहाँ प्रारंभिक डेटासेट दिया गया है:

import pandas as pd

# Create a DataFrame
movies = pd.DataFrame({
    'movie_title': [
        'The Sumif All Fears', 'The Seaborn Identity', 'The Matrices',
        "There's Something About Merging", 'Mamma Median!',
        'Harry Plotter', 'Kung Fu Pandas', 'While You Were Sorting',
        '10 Things I Hate About UNIX'
    ],
    'movie_genre': [
        'Action', 'Action', 'Action', 'Comedy', 'Comedy',
        'Kids', 'Kids', 'Romance', 'Romance'
    ],
    'movie_length': [124, 119, 136, 119, 108, 159, 92, 103, 97]
})
संचालित द्वारा

हम movie_title कॉलम में टेक्स्ट को मानकीकृत करना चाहते हैं, इसके लिए सभी शीर्षकों को लोअरकेस में बदलेंगे। हम इसे .str.lower() मेथड का उपयोग करके इस प्रकार कर सकते हैं:

# Change movie_title column to lowercase
movies['movie_title'] = movies['movie_title'].str.lower()

# Look at the change
print(movies)
संचालित द्वारा

जब आप ऊपर दिया गया कोड चलाते हैं, तो यह निम्नलिखित परिणाम देता है:

                        movie_title movie_genre  movie_length
0              the sumif all fears      Action           124
1             the seaborn identity      Action           119
2                     the matrices      Action           136
3  there's something about merging      Comedy           119
4                    mamma median!      Comedy           108
5                    harry plotter        Kids           159
6                   kung fu pandas        Kids            92
7           while you were sorting     Romance           103
8      10 things i hate about unix     Romance            97
संचालित द्वारा

.str.lower() लागू करके, हम सुनिश्चित करते हैं कि movie_title कॉलम एक समान फ़ॉर्मेट में है, जो फ़िल्टरिंग, तुलना करने या केस-इनसेंसिटिव ऑपरेशंस करने जैसे कार्यों के लिए उपयोगी है।

खुद आज़माएँ!

Python में pandas DataFrame को साथ जोड़ने के बारे में अधिक जानने के लिए, हमारे कोर्स Python for Spreadsheet Users का यह वीडियो देखें।

यह सामग्री DataCamp के Chris Cardillo द्वारा बनाए गए Python for Spreadsheet Users कोर्स से ली गई है।