Python में DataFrame का आकार कैसे पता करें

DataFrames, Python स्क्रिप्ट्स में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटा टाइप है। Python में किसी DataFrame का आकार समझना कई उद्देश्यों के लिए महत्वपूर्ण है—जैसे DataFrame का उपयोग करते समय कितनी मेमोरी आवंटन की आवश्यकता होगी, और यह सुनिश्चित करना कि आपकी स्क्रिप्ट DataFrame की सीमा के बाहर किसी एलिमेंट को कॉल करने की कोशिश न करे। सौभाग्य से, Python में DataFrame का आकार जानने के कई तरीके हैं, जिससे एक Python प्रोग्रामर अलग-अलग कोडिंग शैलियों और परिस्थितियों के अनुसार विभिन्न विधियाँ अपना सकता है।

आइए देखें कि Python में DataFrame का आकार कैसे खोजें।

Python DataFrames को समझना

DataFrames, Python में जानकारी को व्यवस्थित करने का एक तरीका है जो डेटा साइंस में बहुत आम है। कुछ प्रमुख घटक हैं जो DataFrames को डेटा प्रोजेक्ट्स में असाधारण रूप से उपयोगी बनाते हैं।

पहला, DataFrames में जानकारी तालिका की तरह व्यवस्थित होती है, जो पढ़ने और समझने में आसान है। दूसरा, जानकारी परिवर्तनीय (mutable) होती है, यानी DataFrame के एलिमेंट्स को बनाने के बाद बदला जा सकता है। आप आसानी से नए एलिमेंट्स जोड़ सकते हैं या मौजूदा एलिमेंट्स को अपडेट या हटाकर संशोधित कर सकते हैं।

DataFrames उनकी ordering के कारण भी उपयोगी हैं। एलिमेंट्स DataFrame में उसी क्रम में रहते हैं जिसमें वे जोड़े गए थे, जब तक कि उन्हें स्पष्ट रूप से बदला न जाए, जैसे कि sorting द्वारा।

अंत में, DataFrames में 0 से शुरू होने वाला एक index होता है, जो आपको DataFrame में उसकी स्थिति के आधार पर किसी भी व्यक्तिगत एलिमेंट का चयन करने की अनुमति देता है।

आप DataFrames के बारे में और जान सकते हैं DataCamp के data manipulation with pandas कोर्स या इस Python pandas ट्यूटोरियल में।

Python DataFrame Size: सामान्य उपयोग के लिए pandas में df.shape

Python pandas एक लाइब्रेरी है जो विश्लेषकों को DataFrames के साथ आसानी से काम करने देती है। इस लाइब्रेरी में DataFrame का आकार जानने के लिए एक सीधा-सा shape मेथड है।

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 22],
                   'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']})

# Using shape to get the size
rows, columns = df.shape
print(f"Number of rows: {rows}, Number of columns: {columns}")

Output: Number of rows: 3, Number of columns: 3

df.shape मेथड DataFrame में पंक्तियों और स्तंभों की संख्या के बारे में जानकारी तेज़ी और आसानी से देता है।

मुख्य निष्कर्ष: DataFrame का आकार जानने के लिए df.shape आपका सबसे उपयुक्त फ़ंक्शन है।

केवल पंक्तियों की संख्या के लिए len()

लिस्ट की लंबाई पता करने के सबसे सरल और सामान्य तरीकों में से एक, बिल्ट-इन len() फ़ंक्शन, DataFrame में पंक्तियों की संख्या पता करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। यह तरीका संक्षिप्त और कुशल है। हालांकि, df.shape की तुलना में यह सीमित जानकारी देता है।

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 22],
                   'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']})

# Using len to get the number of rows
num_rows = len(df)
print(f"Number of rows: {num_rows}")

Output: Number of rows: 3

जब Python में लिस्ट की लंबाई जाँचने की बात आती है, तो len() का उपयोग df.shape की तुलना में कम किया जाता है। फिर भी, यह pandas लाइब्रेरी के बिना DataFrame में पंक्तियों की संख्या देखने का एक तेज़ तरीका हो सकता है।

मुख्य निष्कर्ष: len() pandas का विकल्प रूप में उपयोग किया जा सकने वाला बिल्ट-इन फ़ंक्शन है।

और विस्तृत जानकारी के लिए df.info()

जहाँ आकार का अधिक विस्तृत मापन चाहिए, वहाँ pandas का df.info() मेथड आज़माएँ। यह तरीका DataFrame में पंक्तियों और स्तंभों की संख्या के साथ-साथ प्रत्येक स्तंभ के डेटा टाइप और null मानों की संख्या की जानकारी देता है।

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 22],
                   'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']})

# Using info to get information about the DataFrame
df.info()

Output: 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   Name    3 non-null      object
 1   Age     3 non-null      int64 
 2   City    3 non-null      object

dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 204.0+ bytes

इस मेथड में, पंक्तियों की संख्या RangeIndex के अंतर्गत दी होती है। ऊपर के उदाहरण में दिखता है कि तीन पंक्तियाँ हैं (यहाँ entries कहा गया है) और index 0 से शुरू होकर 2 पर समाप्त होता है। इसके नीचे स्तंभों की संख्या दी होती है। इसके बाद, प्रत्येक स्तंभ का नाम, उस स्तंभ में non-null प्रविष्टियों की संख्या और उसका डेटा टाइप सूचीबद्ध होता है।

मुख्य निष्कर्ष: df.info() DataFrame के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी दे सकता है।

Python DataFrame Size: सर्वोत्तम प्रथाएँ और टिप्स

Python में DataFrame का आकार जानने के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाएँ ध्यान में रखें।

1. वह तरीका चुनें जो आपके DataFrame के लिए सबसे उपयुक्त हो। याद रखें, df.shape पंक्तियों और स्तंभों की संख्या जल्दी देता है, जबकि df.info अतिरिक्त जानकारी देता है जो आपके उद्देश्य के लिए आवश्यक हो भी सकती है और नहीं भी।
2. सुनिश्चित करें कि आपने आवश्यक लाइब्रेरीज़ इंस्टॉल और इम्पोर्ट की हैं। pandas लाइब्रेरी DataFrames के साथ काम करते समय बुनियादी उपकरण है।
3. अपने काम का अच्छा दस्तावेज़ीकरण करें। ऐसे वर्णनात्मक कमेंट्स दें कि आगे चलकर दूसरे कोडर समझ सकें कि आपने क्या किया और क्यों किया।

निष्कर्ष

Python में DataFrame का आकार जानने के कई तरीके हैं, जो आपकी पसंद और कोड आवश्यकताओं पर निर्भर करते हैं। चाहे आपको सरलता चाहिए या विस्तृत जानकारियाँ, आपकी ज़रूरतों के अनुरूप एक तरीका मौजूद है।

किस तरीका अपनाना है, यह तय करते समय हमेशा अपने डेटा की प्रकृति और जिन इनसाइट्स का आप लक्ष्य रखते हैं, उन्हें ध्यान में रखें। Python DataFrames का उपयोग करने के और तरीकों के लिए DataCamp का Introduction to Python कोर्स या Intermediate Python for Finance कोर्स देखें। या DataCamp का Data Scientist in Python करियर ट्रैक आज़माएँ।

आप polars भी देख सकते हैं, जो उच्च-प्रदर्शन DataFrame विश्लेषण के लिए pandas का एक नया प्रतिस्पर्धी है। pandas और polars के बीच के अंतर के बारे में पढ़ें या polars का परिचय जानें।