R میں، کالموں کی تعداد حاصل کرنا ایک بنیادی عمل ہے جو ڈیٹا فریمز کے ساتھ کام کرتے وقت بہت سے حالات میں ضروری ہوتا ہے۔ ڈیٹا کو سب سیٹ کرنے، تجزیہ کرنے، ہیرا پھیری کرنے، شائع کرنے اور اس کا تصور کرتے وقت، کالموں کی گنتی جاننے کے لیے معلومات کا ایک اہم حصہ ہے۔ لہذا، R مخصوص ڈیٹا فریم کے کالموں کی کل حاصل کرنے کے لیے مختلف نقطہ نظر فراہم کرتا ہے۔ اس مضمون میں، ہم کچھ ایسے طریقوں پر بات کریں گے جو ڈیٹا فریم کے کالموں کی گنتی حاصل کرنے میں ہماری مدد کرتے ہیں۔
مثال 1: Ncol() فنکشن کا استعمال
ncol() ڈیٹا فریمز کے کالموں کی کل حاصل کرنے کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والا فنکشن ہے۔
df <- data.frame('y1' = c(10, 12, 14, 19),
'y2' = c(15, 22, 24, 29),
'y3' = c(25, 32, 34, 39))
n <- ncol(df)
cat('------ڈیٹا فریم میں کالموں کی تعداد :' n)
اس مثال میں، ہم سب سے پہلے تین کالموں کے ساتھ ایک 'df' ڈیٹا فریم بناتے ہیں جس پر 'y1'، 'y2' اور 'y3' کا لیبل لگا ہوا ہے R میں data.frame() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے۔ ہر کالم میں عناصر کو استعمال کرکے مخصوص کیا جاتا ہے۔ c() فنکشن جو عناصر کا ویکٹر بناتا ہے۔ پھر، 'n' متغیر کا استعمال کرتے ہوئے، ncol() فنکشن کو 'df' ڈیٹا فریم میں کالموں کی کل کا تعین کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ آخر میں، وضاحتی پیغام اور 'n' متغیر کے ساتھ، فراہم کردہ cat() فنکشن نتائج کو کنسول پر پرنٹ کرتا ہے۔
جیسا کہ توقع کی گئی ہے، بازیافت شدہ آؤٹ پٹ اشارہ کرتا ہے کہ مخصوص ڈیٹا فریم میں تین کالم ہیں:
مثال 2: خالی ڈیٹا فریم کے لیے کل کالم شمار کریں۔
اگلا، ہم ncol() فنکشن کو خالی ڈیٹا فریم پر لاگو کرتے ہیں جس سے کل کالموں کی ویلیو بھی ملتی ہے لیکن وہ ویلیو صفر ہے۔
empty_df <- data.frame()n <- ncol(empty_df)
cat('---ڈیٹا فریم میں کالم :' n)
اس مثال میں، ہم کسی کالم یا قطار کی وضاحت کیے بغیر data.frame() کو کال کرکے خالی ڈیٹا فریم، 'empty_df' تیار کرتے ہیں۔ اگلا، ہم ncol() فنکشن استعمال کرتے ہیں جو ڈیٹا فریم میں کالموں کی گنتی کو تلاش کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ کل کالم حاصل کرنے کے لیے ncol() فنکشن کو یہاں 'empty_df' ڈیٹا فریم کے ساتھ سیٹ کیا گیا ہے۔ چونکہ 'empty_df' ڈیٹا فریم خالی ہے، اس لیے اس میں کوئی کالم نہیں ہے۔ لہذا، ncol(empty_df) کا آؤٹ پٹ 0 ہے۔ نتائج cat() فنکشن کے ذریعہ دکھائے جاتے ہیں جو یہاں تعینات ہے۔
آؤٹ پٹ قدر '0' کو توقع کے مطابق دکھاتا ہے کیونکہ ڈیٹا فریم خالی ہے۔
مثال 3: Length() فنکشن کے ساتھ Select_If() فنکشن کا استعمال
اگر ہم کسی مخصوص قسم کے کالموں کی تعداد کو بازیافت کرنا چاہتے ہیں تو ہمیں R کے length() فنکشن کے ساتھ سلیکٹ_if() فنکشن استعمال کرنا چاہیے۔ . ان افعال کو استعمال کرنے کا کوڈ درج ذیل میں لاگو کیا جاتا ہے:
لائبریری (dplyr)x1<-حروف[1:10]
x2<-rpois(10,2)
x3<-rpois(10,5)
x4<-نمونہ(c('موسم گرما','موسم سرما')،10،بدلیں=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
df1
لمبائی(select_if(df1,is.numeric))
اس مثال میں، ہم پہلے dplyr پیکیج کو لوڈ کرتے ہیں تاکہ ہم select_if() فنکشن اور length() فنکشن تک رسائی حاصل کر سکیں۔ پھر، ہم چار متغیرات بناتے ہیں - 'x1'، 'x2'، 'x3' اور 'x4'، بالترتیب۔ یہاں، 'x1' انگریزی حروف تہجی کے پہلے 10 بڑے حروف پر مشتمل ہے۔ 'x2' اور 'x3' متغیرات rpois() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے بالترتیب پیرامیٹرز 2 اور 5 کے ساتھ 10 بے ترتیب نمبروں کے دو الگ الگ ویکٹر بنانے کے لیے تیار کیے جاتے ہیں۔ 'x4' متغیر ایک فیکٹر ویکٹر ہے جس میں 10 عناصر ہیں جو تصادفی طور پر ویکٹر c ('موسم گرما'، 'موسم سرما') سے نمونے لیے جاتے ہیں۔
پھر، ہم 'df1' ڈیٹا فریم بنانے کی کوشش کرتے ہیں جہاں تمام متغیرات کو data.frame() فنکشن میں پاس کیا جاتا ہے۔ آخر میں، ہم 'df1' ڈیٹا فریم کی لمبائی کا تعین کرنے کے لیے length() فنکشن کا استعمال کرتے ہیں جو dplyr پیکیج سے select_if() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ Select_if() فنکشن 'df1' ڈیٹا فریم سے کالموں کو بطور دلیل منتخب کرتا ہے اور is.numeric() فنکشن صرف ان کالموں کو منتخب کرتا ہے جن میں عددی قدریں ہوتی ہیں۔ اس کے بعد، length() فنکشن کو کالموں کا کل حاصل ہوتا ہے جو Select_if() کے ذریعے منتخب کیا جاتا ہے جو پورے کوڈ کا آؤٹ پٹ ہے۔
کالم کی لمبائی درج ذیل آؤٹ پٹ میں دکھائی گئی ہے جو ڈیٹا فریم کے کل کالموں کی نشاندہی کرتی ہے۔
مثال 4: Sapply() فنکشن کا استعمال
اس کے برعکس، اگر ہم صرف کالموں کی گمشدہ اقدار کو شمار کرنا چاہتے ہیں، تو ہمارے پاس saply() فنکشن ہے۔ sapply() فنکشن ڈیٹا فریم کے ہر کالم پر خاص طور پر کام کرنے کے لیے اعادہ کرتا ہے۔ سیپلی() فنکشن کو پہلے ڈیٹا فریم کے ساتھ بطور دلیل پاس کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد، اس ڈیٹا فریم پر آپریشن کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا فریم کالموں میں NA ویلیوز کی گنتی حاصل کرنے کے لیے sapply() فنکشن کا نفاذ اس طرح فراہم کیا گیا ہے:
new_df <- data.frame(c1 = c(10, 11, NA, 13, NA),c2 = c('N'، NA، 'A'، 'M'، 'E')
c3 = c(NA, 92, NA, NA, 95))
sapply(new_df, function(x) sum(is.na(x)))
اس مثال میں، ہم تین کالموں - 'c1'، 'c2' اور 'c3' کے ساتھ 'new_df' ڈیٹا فریم تیار کرتے ہیں۔ پہلے کالم، 'c1' اور 'c3'، عددی قدروں پر مشتمل ہوتے ہیں جن میں کچھ گمشدہ اقدار شامل ہیں جن کی نمائندگی NA کرتی ہے۔ دوسرا کالم، 'c2'، حروف پر مشتمل ہے جس میں کچھ گم شدہ اقدار بھی شامل ہیں جن کی نمائندگی NA بھی کرتی ہے۔ پھر، ہم sapply() فنکشن کو 'new_df' DataFrame پر لاگو کرتے ہیں اور sapply() فنکشن کے اندر sum() اظہار کا استعمال کرتے ہوئے ہر کالم میں گم شدہ اقدار کی تعداد کا حساب لگاتے ہیں۔
is.na() فنکشن وہ اظہار ہے جو sum() فنکشن کے لیے مخصوص ہوتا ہے جو ایک منطقی ویکٹر لوٹاتا ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ آیا کالم میں ہر عنصر غائب ہے یا نہیں۔ sum() فنکشن ہر کالم میں گم شدہ اقدار کی تعداد کو شمار کرنے کے لیے TRUE قدروں کا اضافہ کرتا ہے۔
لہذا، آؤٹ پٹ ہر کالم میں NA کی کل اقدار دکھاتا ہے:
مثال 5: Dim() فنکشن کا استعمال
مزید برآں، ہم ڈیٹا فریم کی قطاروں کے ساتھ کل کالم حاصل کرنا چاہتے ہیں۔ پھر، dim() فنکشن ڈیٹا فریم کے طول و عرض فراہم کرتا ہے۔ dim() فنکشن آبجیکٹ کو ایک دلیل کے طور پر لیتا ہے جس کے طول و عرض کو ہم بازیافت کرنا چاہتے ہیں۔ dim() فنکشن کو استعمال کرنے کا کوڈ یہ ہے:
d1 <- data.frame(team=c('t1', 't2', 't3', 't4'),پوائنٹس = سی (8، 10، 7، 4))
مدھم (d1)
اس مثال میں، ہم سب سے پہلے 'd1' ڈیٹا فریم کی وضاحت کرتے ہیں جو data.frame() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے تیار ہوتا ہے جہاں دو کالم 'ٹیم' اور 'پوائنٹس' سیٹ ہوتے ہیں۔ اس کے بعد، ہم dim() فنکشن کو 'd1' ڈیٹا فریم پر استعمال کرتے ہیں۔ dim() فنکشن ڈیٹا فریم کی قطاروں اور کالموں کی تعداد لوٹاتا ہے۔ لہذا، جب ہم dim(d1) کو چلاتے ہیں، تو یہ دو عناصر کے ساتھ ایک ویکٹر لوٹاتا ہے - جن میں سے پہلا 'd1' ڈیٹا فریم میں قطاروں کی تعداد کو ظاہر کرتا ہے اور دوسرا کالموں کی تعداد کو ظاہر کرتا ہے۔
آؤٹ پٹ ڈیٹا فریم کے طول و عرض کی نمائندگی کرتا ہے جہاں قدر '4' کل کالموں کی نشاندہی کرتی ہے اور قدر '2' قطاروں کی نمائندگی کرتی ہے:
نتیجہ
اب ہم نے سیکھا ہے کہ R میں کالموں کی تعداد گننا ایک سادہ اور اہم آپریشن ہے جو ڈیٹا فریم پر کیا جا سکتا ہے۔ تمام فنکشنز میں، ncol() فنکشن سب سے آسان طریقہ ہے۔ اب، ہم دیے گئے ڈیٹا فریم سے کالموں کی تعداد حاصل کرنے کے مختلف طریقوں سے واقف ہیں۔