پانڈاس لیمبڈا

پانڈا اتنی کثرت سے ایپلی کیشنز ہیں کہ ان چیزوں کی گنتی کرنا زیادہ کارآمد ہو سکتا ہے جو وہ کر سکتے ہیں بجائے اس کے کہ وہ کر سکتے ہیں۔ آپ کا ڈیٹا عملی طور پر اس ٹول میں رہتا ہے۔ پانڈا ڈیٹا کی صفائی، تبدیلی اور تجزیہ کرکے اس کے بارے میں جاننے میں آپ کی مدد کر سکتے ہیں۔ 'Lambda' عام زبان میں فنکشن کی وضاحت کرنے کا ایک متبادل طریقہ ہے۔ 'لیمبڈا' کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کسی فنکشن کی براہ راست وضاحت کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ Python کوڈ کا ایک جملہ استعمال کر سکتے ہیں تاکہ کچھ ڈیٹا پر فنکشن لاگو کیا جا سکے۔ اگرچہ ایک اظہار ایک سے زیادہ پیرامیٹر لے سکتا ہے، ایک 'lambda' فنکشن ایک تک محدود ہے۔ اظہار کا اندازہ لگایا جاتا ہے اور نتیجہ دیا جاتا ہے۔ Python's Pandas ڈیٹا ریسرچ کے مختلف مسائل کو حل کرنے کے لیے 'lambda' فنکشن کا استعمال کرتے ہیں۔ پانڈا ڈیٹا فریم میں، ہم قطار اور کالم دونوں کے لیے 'lambda' فنکشن استعمال کر سکتے ہیں۔

'Lambda' آپ کے پروگرام کو ایک انتہائی قابل توسیع ٹیکنالوجی کمپنی پر چلاتا ہے اور کمپیوٹر کے تمام اثاثوں کا انتظام کرتا ہے۔ اس میں اپ ڈیٹ کی تعیناتی، صلاحیت کی فراہمی، خودکار اسکیلنگ، کوڈ کا تجزیہ اور ریکارڈنگ، اور سرور اور آپریٹنگ مینٹیننس شامل ہیں۔ صرف ایک جوائنٹ کے ساتھ ایک چھوٹی سی صلاحیت پانڈاس 'لیمبڈا' فنکشن ہے۔ 'لیمبڈا' کی صلاحیتیں ان حالات میں یکساں طور پر کام کر سکتی ہیں جہاں ان کا نام نہیں ہے۔ 'Lambda' کا مطلب فنکشن کے کلیدی لفظ کا ہے۔ جس فنکشن کو لاگو کرنے کی ضرورت ہے اس کا باڈی دوسرے x سے ظاہر ہوتا ہے۔ کلیدی لفظ 'lambda' ہونا چاہیے اور ضروری ہے، لیکن دلائل اور باڈی حالات کے مطابق مختلف ہو سکتی ہے۔ لیمبڈا فنکشنز کے ساتھ فنکشن آبجیکٹ کو واپس کرنا ممکن ہے۔

لیمبڈا فنکشن کے لیے نحو:

مثال 1: assign() طریقہ کو لاگو کر کے نئے کالم میں لیمبڈا طریقہ کار کو انجام دینے کے لیے ڈیٹا فریم کا استعمال

'Lambda' نقطہ نظر کو پانڈوں نے معلومات کی پروسیسنگ کے متنوع مسائل سے نمٹنے کے لیے استعمال کیا ہے۔ ایک مختصر فنکشن، 'Lambda' طریقہ گمنام طور پر بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اسے کسی نام کی ضرورت نہیں ہے۔ 'lambda' طریقہ کم سے کم پروگرام لکھنے اور آسان مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایسی زبانوں میں جو اعلیٰ ترتیب والے فنکشنز کو سپورٹ کرتی ہیں، 'lambda' اظہار یا 'lambda' تکنیکیں محض ہدایات کے ٹکڑے ہیں جو متغیرات کے لیے مختص کی جا سکتی ہیں، بطور دلیل پاس کی جا سکتی ہیں، یا فنکشن کال سے بازیافت کی جا سکتی ہیں۔ وہ طویل عرصے سے پروگرامنگ کا ایک جزو رہے ہیں۔ اس مضمون کی پہلی مثال کے ساتھ شروع کرتے ہوئے، کوڈ کے نفاذ کے لیے بنیادی شرط ضروری لائبریریوں کی لوڈنگ ہے۔ 'پانڈا' لائبریری وہ ہے جس کی ہمیں ضرورت ہے۔ اسے لوڈ کرنے کے لیے، ہمیں 'import pandas as pd' لائن بنانا چاہیے۔ اب ہم اپنا ڈیٹا فریم بنائیں گے۔

اس مثال میں، ہمارے ڈیٹا فریم کو 'طلبہ' کہا جاتا ہے۔ ہمارے ڈیٹا فریم کو پھر دو اضافی کالم ملتے ہیں۔ پہلے کالم کا نام 'نام' اور دوسرے کا نام 'مارکس' ہے۔ دو کالموں میں سے ہر ایک میں کچھ قدریں شامل ہیں۔ ہمارے پاس پہلے کالم 'ایلون'، 'واٹسن'، 'تھامس' اور 'نوح' اور دوسرے کالم 'مارکس' کے لیے درج ذیل اقدار ہیں۔ ہمارے پاس '400'، '360'، '430' اور '290' ہیں۔ اب، یہ 'pd.DataFrame' کا استعمال کرکے ہمارا ڈیٹا فریم تیار کرے گا۔

پھر ہم اپنے کوڈ کے بڑے حصے تک پہنچ جاتے ہیں، جہاں ہم ایک نیا سنگل کالم بنانے کے لیے 'lambda' کے ساتھ 'assign()' طریقہ استعمال کرتے ہیں۔ 'Lambda' فنکشن 'dataframe.assign()' طریقہ کے ذریعے صرف ایک کالم پر لاگو ہوتا ہے۔ لیمبڈا عام زبان میں افعال کو بیان کرنے کا ایک اضافی طریقہ ہے۔ لیمبڈا کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کسی فنکشن کی براہ راست وضاحت کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ مخصوص ڈیٹا پر فنکشن لاگو کرنے کے لیے ازگر کوڈ کی ایک لائن استعمال کر سکتے ہیں۔ اب ہم 'assign()' طریقہ استعمال کرکے اپنے ڈیٹا فریم میں ایک نیا کالم 'فی صد' تفویض کرتے ہیں۔

کالم 'مارک' پر ایک 'لیمبڈا' طریقہ کار استعمال کیا گیا تھا۔ لیمبڈا فنکشن کو استعمال کرتے ہوئے طلباء کے فیصد کی گنتی کی جاتی ہے اور پھر اسے ایک نئے کالم میں رکھا جاتا ہے، جو کہ 'فیصد' ہے۔ 'lambda' کا استعمال کرتے ہوئے فیصد کا تعین کرنے کے لیے ہم جو فارمولہ استعمال کرتے ہیں وہ ہے 'نمبر یا کل نمبر، جو کہ 500 ہے اور 100 سے ضرب،' جو طالب علم کا درست فیصد پیدا کرے گا اور اسے ڈیٹا فریم کے 'فیصد' کالم میں ظاہر کرے گا۔ 'پرنٹ (ڈیٹا فریم)' اب اسکرین پر ڈیٹا فریم کو ظاہر کرے گا۔

ہم اس کوڈ کا نتیجہ دیکھ سکتے ہیں۔ اس تصویر میں تین کالموں والا ڈیٹا فریم ظاہر ہوتا ہے۔ پہلے کالم میں طالب علم کا نام ہوتا ہے، اور دوسرے کالم میں طالب علم کے درجات ہوتے ہیں۔ تیسرے کالم کے 'فی صد' کو بنانے کے لیے ' تفویض ()' طریقہ اور 'lambda' فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ہم طالب علم کے فیصد کا تعین کر سکتے ہیں اور پھر ان فیصد کو تیسرے کالم میں شامل کر سکتے ہیں، جسے ڈیٹا فریم میں 'فیصد' کا نام دیا گیا ہے۔ . فارمولے کا استعمال کرتے ہوئے فیصد کالموں کے لیے جو قدریں حاصل کی گئیں وہ تھیں '80'، '72'، '86' اور '58'۔ اس ڈیٹا فریم میں انڈیکس کا سائز '4' ہے۔

مثال 2: ایک سے زیادہ کالموں میں assign() طریقہ استعمال کرنے کے لیے لیمبڈا فنکشن کو نافذ کرنا

پانڈاس ڈیٹا فریم کی تفویض () تکنیک ہمیں بہت سے کالموں پر لیمبڈا فنکشن استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ جب بھی کسی نئے فنکشن کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ لیمبڈا فنکشن یا ایک ترتیب فنکشن، ہم اسے شامل کرنے کے لیے آزاد ہیں۔ پانڈاس ڈیٹا فریم کے کالم اور قطار دونوں کو لیمبڈا فنکشن سے ٹریٹ کیا جا سکتا ہے۔ اس منظر نامے میں، ہم ڈیٹا فریم بنا کر شروع کرتے ہیں۔ 'طلبہ کا نتیجہ' ڈیٹا فریم کا نام ہے۔ اس ڈیٹا فریم میں ہمارے پاس چار کالم ہیں۔ ہمارے پاس پہلا کالم ہے 'نام'۔ دوسرا کالم 'Python' ہے۔ تیسرے کالم کا نام 'Data_structure' ہے۔ چوتھے کا نام 'Calculus' ہے۔

ان کالموں میں، ہم نے چند اقدار درج کی ہیں۔ کالم 'نام' کے لیے، ہمارے پاس کچھ طالب علموں کے ناموں کی فہرست ہے 'وِلو'، 'ایلس'، 'ایڈورڈ' اور 'امیلیا'۔ ازگر '96'، '40'، '98' اور '98' کے نشانات دوسرے کالم میں رکھے گئے اقدار سے ظاہر ہوتے ہیں۔ تیسرے کالم کی قدریں '86'، '56'، '73' اور '90' ہیں اور چوتھے کالم کے لیے ہمارے پاس '90'، '33'، '88' اور '78' ہیں۔ اب ڈیٹا فریم بنانے کے لیے 'pd.DataFrame' استعمال کریں۔

اب، ہم ' تفویض' طریقہ کو استعمال کرتے ہوئے اپنے ڈیٹا فریم میں ایک نیا کالم شامل کرتے ہیں۔ نئے کالم کا عنوان 'کل نمبر' ہے۔ نئے کالم کا نام 'Total_marks' ہے۔ مجموعی نمبر حاصل کرنے کے لیے، ہم نے متعدد مضامین کے کالموں پر ایک 'Lambda' فنکشن استعمال کیا، بشمول Python، ڈیٹا ڈھانچہ، اور کیلکولس۔ یہ فنکشن تینوں مضامین کے اسکورز کو شامل کرے گا اور انہیں کالم 'Total_marks' میں دکھائے گا۔ 'پرنٹ (ڈیٹا فریم)' آخر میں اسکرین پر ڈیٹا فریم کو ظاہر کرے گا۔

اس بار، ہم نے یہ نتیجہ حاصل کیا. کئی کالموں میں استعمال ہونے پر 'Lambda' فنکشن ایک بہترین نتیجہ فراہم کرے گا۔ ہم اپنے ڈیٹا فریم کو ایک نیا کالم 'Total_marks' تفویض کرتے ہیں ' تفویض' کا طریقہ استعمال کرتے ہوئے تاکہ ہم اس کالم میں طالب علم کا کل نتیجہ ظاہر کر سکیں۔ آخر میں، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ 'کل نمبر' کالم تینوں مضامین کے کل نتائج دکھاتا ہے۔ کل نمبروں کے کالموں کے نمبروں کا حساب تین کالموں سے لیمبڈا '272'، '129'، '259' اور '266' کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا۔

نتیجہ

پائتھون پروگرامنگ لینگویج میں، ایک لیمبڈا فنکشن ایک بے نام، ایک لائن کا فنکشن ہے جو ایک دلیل اور لامحدود تعداد میں پیرامیٹرز لیتا ہے۔ وہ کئی دلائل دے سکتے ہیں، لیکن ان میں سے صرف ایک کا اظہار کیا جائے گا۔ ایک لیمبڈا کام ایک قابلیت آبجیکٹ کو بحال کرتا ہے جو کسی بھی عنصر کو تفویض کیا جاسکتا ہے اور کوئی دعویٰ رکھنے سے قاصر ہے۔ پہلی صورت میں، فیصد کا تعین کرنے کے لیے 'لیمبڈا' کا استعمال کیا گیا، اور دوسری مثال میں، طلباء کے لیے 'کل نمبر' کا حساب لگایا گیا۔ نحو، استعمال، اور عام 'لیمبڈا' افعال کی مثالیں اس مضمون میں شامل ہیں۔