Pandas के साथ डेटा मैनिपुलेट करना
आप अलग-अलग स्रोतों के डेटा को एक ही DataFrame में जोड़ सकते हैं.
मान लीजिए कि आपको US अर्थव्यवस्था की सेहत समझने के लिए GDP निकालना है। आपने ज़रूरी डेटा अलग-अलग स्रोतों और अलग-अलग फ़ॉर्मैट्स से इकट्ठा किया है.
आप पर्सनल कंसंप्शन एक्सपेंडिचर्स, गवर्नमेंट एक्सपेंडिचर्स, ग्रॉस प्राइवेट डोमेस्टिक इन्वेस्टमेंट, और नेट एक्सपोर्ट्स के लिए दिए गए DataFrames का उपयोग करके ग्रॉस डोमेस्टिक प्रोडक्ट निकाल सकते हैं। DataFrames ge, gpdi, ne, और pce उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Python फॉर फाइनेंस
अभ्यास निर्देश
- दिए गए सोर्स DataFrames
ge,gpdi,neऔरpceको उसी क्रम में मिलाकर एक नया सिंगल DataFrame बनाएँ. - प्रति वर्ष GDP पाने के लिए हर पंक्ति के मानों का योग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)
# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)