कई स्प्रेडशीट्स के साथ काम करें
जो वर्कबुक मनुष्यों द्वारा पढ़ने के लिए बनाई जाती हैं, मशीनों के लिए नहीं, वे अक्सर एक ही विषय का डेटा कई शीट्स में रखती हैं। उदाहरण के लिए, किसी फ़ाइल में हर क्षेत्र या हर वर्ष के लिए अलग ट्रांज़ैक्शन शीट हो सकती है, जिनमें किसी बिज़नेस ने काम किया हो।
FreeCodeCamp New Developer Survey फ़ाइल भी इसी तरह सेट की गई है, जहाँ अलग-अलग वर्षों की प्रतिक्रियाओं के सैंपल अलग शीट्स में हैं। आपका काम है इन्हें एक ही dataframe में इकट्ठा करना ताकि विश्लेषण किया जा सके।
pandas को pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है। सभी शीट्स को ordered dictionary responses में पढ़ लिया गया है, जहाँ शीट नाम keys हैं और dataframes values हैं, इसलिए आप values() मेथड से dataframes प्राप्त कर सकते हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
अभ्यास निर्देश
- एक खाली dataframe
all_responsesबनाएँ। responsesdictionary की values पर इटरेट करने के लिए एकforलूप सेट करें।- हर dataframe को
all_responsesमें concatenate करें और परिणाम को उसी वैरिएबल नाम में दोबारा असाइन करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create an empty dataframe
all_responses = ____
# Set up for loop to iterate through values in responses
for df in ____:
# Print the number of rows being added
print("Adding {} rows".format(df.shape[0]))
# Concatenate all_responses and df, assign result
all_responses = pd.concat(____)
# Graph employment statuses in sample
counts = all_responses.groupby("EmploymentStatus").EmploymentStatus.count()
counts.plot.barh()
plt.show()