टाइम सीरीज़ पर स्लाइसिंग
स्लाइसिंग टाइम सीरीज़ के लिए खास तौर पर उपयोगी होती है, क्योंकि अक्सर किसी date range के भीतर का डेटा फ़िल्टर करना होता है। date कॉलम को इंडेक्स में जोड़िए, फिर .loc[] से subsetting कीजिए। एक महत्वपूर्ण बात याद रखें: अपनी तारीखें ISO 8601 फ़ॉर्मेट में रखें — यानी year-month-day के लिए "yyyy-mm-dd", year-month के लिए "yyyy-mm", और year के लिए "yyyy".
अध्याय 1 से याद करें कि आप एक से अधिक Boolean कंडीशन्स को logical ऑपरेटर्स, जैसे &, के साथ जोड़ सकते हैं। एक ही लाइन में ऐसा करने के लिए, हर कंडीशन के चारों ओर कोष्ठक () लगाना ज़रूरी है।
pandas pd नाम से लोड है और temperatures (बिना इंडेक्स) उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
अभ्यास निर्देश
.isin()या.loc[]का उपयोग न करें। Boolean कंडीशन्स का उपयोग करें और पूरा दिनांक"yyyy-mm-dd"दीजिए, ताकिtemperaturesमें वे पंक्तियाँ चुनी जाएँ जहाँdateकॉलम 2010 और 2011 में हो, और परिणाम प्रिंट करें.temperaturesका इंडेक्सdateकॉलम पर सेट करें और उसे sort करें..loc[]का उपयोग करकेtemperatures_indमें 2010 और 2011 की पंक्तियों को subset करें..loc[]का उपयोग करकेtemperatures_indमें August 2010 से February 2011 तक की पंक्तियों को subset करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Use Boolean conditions to subset temperatures for rows in 2010 and 2011
temperatures_bool = ____[(____ >= ____) & (____ <= ____)]
print(temperatures_bool)
# Set date as the index and sort the index
temperatures_ind = temperatures.____.____
# Use .loc[] to subset temperatures_ind for rows in 2010 and 2011
print(____)
# Use .loc[] to subset temperatures_ind for rows from Aug 2010 to Feb 2011
print(____)