उदाहरण # 1 : किसी लाइन को सूची में विभाजित करना
यह डेटा प्रत्येक "t" पर "कमांड" कॉलम को विभाजित करने के लिए स्प्लिट फ़ंक्शन का उपयोग करता है। पैरामीटर 1 पर सेट है, और इसलिए प्रति पंक्ति स्प्लिट्स की अधिकतम संख्या 1 होगी। विस्तार पैरामीटर गलत है, और इसलिए डेटा फ़्रेम के बजाय लाइनों की सूची वाली एक श्रृंखला लौटा दी जाती है।
<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # पांडा मॉड्यूल आयात
<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात <कोड वर्ग = "सादा" > पीडी के रूप में पांडा
# URL से CSV फ़ाइल पढ़ें
डेटा <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> pd.read_csv ( <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> " https://media.python.engineering/wp-content/uploads /nba। csv " )
# त्रुटियों से बचने के लिए कॉलम को हटाना
data.dropna (इनप्लेस = <कोड क्लास = "कलर 1"> ट्रू <कोड क्लास = "प्लेन">)
<कोड क्लास = "टिप्पणियां"> # सीमांकित कॉलम के साथ नया डेटा फ्रेम
<कोड वर्ग = "सादा"> डेटा [ <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> "टीम" कोड> <कोड वर्ग = "सादा">] <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> डेटा [ <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> "टीम" <कोड वर्ग =" सादा ">]। str . स्प्लिट ( "t" , n = 1 <कोड वर्ग = "सादा">, विस्तृत करें <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "रंग 1"> सच <कोड वर्ग = "सादा">)
<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # df प्रदर्शन
<कोड वर्ग = "plai n" > डेटा
आउटपुट:
जैसा कि आउटपुट इमेज में दिखाया गया है, टीम कॉलम में अब एक सूची है . लाइन को "t" की पहली घटना पर विभाजित किया गया था, न कि बाद की घटनाओं पर क्योंकि पैरामीटर n को 1 (अधिकतम 1 विभाजन प्रति पंक्ति) पर सेट किया गया था।
उदाहरण # 2: एक स्ट्रिंग से अलग कॉलम बनाना
इस उदाहरण में, नाम कॉलम एक द्वारा अलग किया गया है space ("") और एक्सटेंशन पैरामीटर True पर सेट है, जिसका अर्थ है कि यह अलग-अलग कॉलम में सभी अलग-अलग पंक्तियों के साथ एक डेटा फ़्रेम लौटाएगा। डेटाफ़्रेम का उपयोग तब नए कॉलम बनाने के लिए किया जाता है और पुराने नाम कॉलम को .drop () विधि का उपयोग करके हटा दिया जाता है।
# पांडा मॉड्यूल आयात
import पांडा as pd
< कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # URL से CSV फ़ाइल पढ़ें
<कोड वर्ग = "सादा"> डेटा <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = pd.read_csv ( " https://media.python.engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )
# त्रुटियों से बचने के लिए, null कॉलम को हटाना
data. ड्रॉपना (इनप्लेस <कोड क्लास = "कीवर्ड"> = <कोड क्लास = "कलर 1"> ट्रू <कोड क्लास = "प्लेन">)
<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # सीमांकित कॉलम के साथ नया डेटा फ्रेम
new = डेटा [ <कोड वर्ग =" स्ट्रिंग ">" नाम " <कोड वर्ग = "सादा">]। <कोड वर्ग = "कार्य"> str <कोड वर्ग = "सादा">। स्प्लिट ( "" , n = 1 <कोड वर्ग = "सादा">, विस्तृत करें <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "रंग 1"> सही )
# नए dataframe से एक अलग नाम कॉलम बनाएं
<कोड वर्ग = "सादा"> डेटा [ <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> "पहला नाम" <कोड वर्ग = "सादा">] <कोड वर्ग = " कीवर्ड "> = new [ 0 ]
# नए डेटा फ्रेम से एक अलग अंतिम नाम कॉलम बनाएं
data [ " Last Name " ] = नया [ <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">]
# पुराने कॉलम को हटाना नाम
data.drop ( कॉलम <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> [ <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> "नाम" <कोड वर्ग = " प्लेन">], इनप्लेस <कोड क्लास = "कीवर्ड"> = <कोड क्लास = "कलर 1"> ट्रू <कोड क्लास = "प्लेन">) /p> # df display data
आउटपुट:
जैसा कि आउटपुट इमेज में दिखाया गया है, स्प्लिट () फंक्शन ने ए नया डेटाफ़्रेम, और इसका उपयोग डेटाफ़्रेम में दो नए कॉलम (प्रथम नाम और अंतिम नाम) बनाने के लिए किया गया था।
नया डेटाफ़्रेम 
जोड़े गए कॉलम के साथ डेटा फ्रेम 
हमें उम्मीद है कि इस लेख ने समस्या को हल करने में आपकी मदद की है। अजगर | पंडों ने str.split () का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को दो सूचियों/स्तंभों में विभाजित किया के अलावा, अन्य Python functions-संबंधित विषयों की जाँच करें।
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वैसे, यह सामग्री अन्य भाषाओं में भी उपलब्ध है:
<उल>Milan | 2023-02-02
समझाने के लिए धन्यवाद! मैं कुछ घंटों के लिए अजगर | पंडों ने str.split () का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को दो सूचियों/स्तंभों में विभाजित किया के साथ फंस गया था, आखिरकार इसे पूरा कर लिया. मुझे उम्मीद है कि यह अब और नहीं उभरेगा
Abu Dhabi | 2023-02-02
समझाने के लिए धन्यवाद! मैं कुछ घंटों के लिए अजगर | पंडों ने str.split () का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को दो सूचियों/स्तंभों में विभाजित किया के साथ फंस गया था, आखिरकार इसे पूरा कर लिया. मुझे उम्मीद है कि यह अब और नहीं उभरेगा
London | 2023-02-02
शायद कोई और जवाब हो? अजगर | पंडों ने str.split () का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को दो सूचियों/स्तंभों में विभाजित किया का वास्तव में क्या अर्थ है?. मेरे स्नातक थीसिस में इसका इस्तेमाल करेंगे
