Python में For Loops ट्यूटोरियल

लूप्स का कार्यान्वयन

शुरू करने के लिए, 1-10 तक के नंबर प्रिंट करते हैं। क्योंकि Python में for लूप zero-indexed होते हैं, आपको हर iteration में एक जोड़ना होगा; नहीं तो आउटपुट 0-9 आएगा।

for i in range(10):
    print (i+1)

# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6
# 7
# 8
# 9
# 10संचालित द्वारा

आइए Datacamp शब्द के string पर for लूप से iterate करें और केवल अक्षर a प्रिंट करें।

for i in "Datacamp":
    if i == 'a':
        print (i)

# a
# a
# aसंचालित द्वारा

मान लीजिए आप तत्वों की एक सूची परिभाषित करना चाहते हैं और उन पर एक-एक करके iterate करना चाहते हैं।

sequence = [1, 2, 8, 100, 200, 'datacamp', 'tutorial']
for i in sequence:
    print (i)

# 1
# 2
# 8
# 100
# 200
# datacamp
# tutorialसंचालित द्वारा

लेकिन अगर आप सूची की लंबाई निकालना चाहें और फिर उस पर iterate करना चाहें तो? इसके लिए आप in-built len फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे और फिर उस लंबाई के आउटपुट पर range लगाएंगे।

ध्यान रखें, range हमेशा एक पूर्णांक मान की अपेक्षा करता है।

sequence = [1, 2, 8, 100, 200, 'datacamp', 'tutorial']
for i in range(len(sequence)):
    print (sequence[i])

# 1
# 2
# 8
# 100
# 200
# datacamp
# tutorialसंचालित द्वारा

बहुत बढ़िया! लेकिन जब आप सीधे for i in numbers का उपयोग कर सकते हैं तो len फ़ंक्शन की ज़रूरत क्यों? जवाब सरल है। यदि आप sequence के indices के साथ काम करना या उन्हें संशोधित करना चाहते हैं, जैसे मौजूदा सूची के किसी तत्व को बदलना, तब आपको range(len(sequence)) चाहिए होगा।

sequence = [1, 2, 8, 100, 200, 'datacamp', 'tutorial']
for i in range(len(sequence)):
    element = sequence[i]
    if type(element) == int:
        sequence[i] = element + 4

print(sequence)

# [5, 6, 12, 104, 204, 'datacamp', 'tutorial']संचालित द्वारा

कमाल है, है ना? आप if शर्त के आधार पर सूची के तत्वों को संशोधित करने में सक्षम रहे।

अब देखते हैं कि 1 - 20 के बीच विषम संख्याएँ कैसे प्रिंट करें। इसे करने के लिए, आपको range फ़ंक्शन में तीन चीजें देनी होंगी: प्रारंभिक बिंदु, अंतिम बिंदु, और बढ़ोतरी (या steps) जिसकी दर से लूप 1 - 20 के बीच संख्याओं पर increment करेगा।

for i in range(1,20,2):
    print (i)

# 1
# 3
# 5
# 7
# 9
# 11
# 13
# 15
# 17
# 19संचालित द्वारा

Nested For लूप

for i in range(11):
    for j in range(i):
        print (i, end=' ')
    print()

# 1 
# 2 2 
# 3 3 3 
# 4 4 4 4 
# 5 5 5 5 5 
# 6 6 6 6 6 6 
# 7 7 7 7 7 7 7 
# 8 8 8 8 8 8 8 8 
# 9 9 9 9 9 9 9 9 9 
# 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 संचालित द्वारा

DataFrame की पंक्तियों और कॉलम्स पर iterate करने के लिए For लूप

import pandas as pd

iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')

iris.head()संचालित द्वारा

len(iris)

# 150संचालित द्वारा

for i in range(len(iris)):
    Class = iris.iloc[i,4]
    if Class == 'versicolor' and i < 70:
        print (Class)

# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolor
# versicolorसंचालित द्वारा

अगला, कॉलम्स sepal_length,sepal_width, petal_length और petal_width की हर पंक्ति में दो जोड़ते हैं।

columns = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width']

for indices, row in iris.iterrows():
    for column in columns:
        iris.at[indices,column] = row[column] + 2

iris.head()संचालित द्वारा

Lambda फ़ंक्शन के साथ किसी sequence पर iterate करना

Python का lambda फ़ंक्शन बुनियादी for लूप की तुलना में तेज़ और शक्तिशाली है। यह खासकर DataFrames के साथ काम करते समय व्यापक रूप से उपयोग होता है। आप बहुत कम कोड के साथ Lambda फ़ंक्शन की मदद से अपना डेटा प्रोसेस कर सकते हैं। हालांकि, कभी-कभी इसे समझना कठिन हो जाता है।

x = [20, 30, 40, 50, 60]
y = []

for v in x :
    y += [v * 5]

print(y)

# [100, 150, 200, 250, 300]संचालित द्वारा

अब, इसे lambda और map फ़ंक्शन के साथ आजमाते हैं।

Map एक फ़ंक्शन लेता है, जैसे कि एक lambda फ़ंक्शन, और एक sequence x, और फिर एक नया sequence लौटाता है।

x = [20, 30, 40, 50, 60]
y = map(lambda x: x * 5,x)

print(y)

# <map object at 0x4063cc8>संचालित द्वारा

यह एक generator फ़ंक्शन लौटाता है और generator से आउटपुट पाने के लिए; आप आउटपुट को list के आर्गुमेंट के रूप में पास करते हैं।

x = [20, 30, 40, 50, 60]
y = map(lambda x: x * 5,x)

print(list(y))

# [100, 150, 200, 250, 300]संचालित द्वारा

अब, एक कदम पीछे चलते हैं और for लूप वाले तरीके और lambda/map() संयोजन—दोनों को देखते हैं। आप देखेंगे कि दोनों के बीच का फर्क map, lambda जोड़ने और "for" व "in" को हटाने का है। और यह भी कि आप इसे एक ही पंक्ति में कोड कर पाए।

निष्कर्ष

इस बुनियादी Python For लूप ट्यूटोरियल को पूरा करने पर बधाई।

For लूप हर प्रोग्रामिंग भाषा की रीढ़ हैं, और जब बात Python की हो, तो For लूप का उपयोग करना बिल्कुल कठिन नहीं है—ये अंग्रेज़ी वाक्य लिखने जैसी सहजता के साथ आते हैं।

यदि आप Python में for लूप्स के बारे में और सीखना चाहते हैं, तो DataCamp का Python Data Science Toolbox (Part 2) कोर्स करें।

कृपया इस ट्यूटोरियल से संबंधित कोई भी प्रश्न नीचे कमेंट्स सेक्शन में पूछें।