Home › Roadmap › Pandas › Part 4

Filtering Data

📘 শর্ত দিয়ে ডেটা ফিল্টার।

🌐 Keep rows that match conditions.

🐼 পান্ডাস দিয়ে ডেটা ম্যানিপুলেশন🎚 Beginner📍 Part 4 / 10🧩 3 সাব-টপিক

🐼

ধারণা · Concept

কী এবং কেন

📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
শর্ত দিয়ে ডেটা ফিল্টার।

🌐 English:
Keep rows that match conditions.

🗂 কোথায় পড়ে

২. ডেটা বিশ্লেষণ → পান্ডাস দিয়ে ডেটা ম্যানিপুলেশন → Filtering Data

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Load, filter, group, merge and reshape data

🧰 টুলস

pandas, Jupyter

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল

💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

প্রশ্নের সাথে প্রাসঙ্গিক ডেটা আলাদা করা।

ধাপ 1
একক শর্ত: df[df.cases > 100]
ধাপ 2
একাধিক: df[(df.cases>100) & (df.year==2024)] — বন্ধনী ও & | ~ ব্যবহার
ধাপ 3
তালিকায় আছে কিনা: df[df.district.isin(["Dhaka","Sylhet"])]
ধাপ 4
টেক্সট: df[df.name.str.contains("hospital", case=False)]; পাঠযোগ্য: df.query("cases > 100")

🧪 বাস্তব উদাহরণ

df.query("aqi > 150 and month in [12, 1, 2]") — শীতকালে অস্বাস্থ্যকর বায়ু।

⚠️ সাধারণ ভুল

& এর বদলে and লেখা—ValueError: truth value is ambiguous।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

boolean indexingisinstr.containsquery

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক

4.1 শর্ত4.1.1 df[df.age > 30]

4.2 একাধিক শর্ত4.2.1 & ও |

4.3 query ও isin4.3.1 পাঠযোগ্য ফিল্টার

🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

🇧🇩 Bangla pandas ↗Ostad ↗
🌐 Corey Schafer ↗Keith Galli ↗

💻

হাতে-কলমে · Try it (Pandas)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter

import pandas as pd, numpy as np
df=pd.DataFrame({"district":["Dhaka","Chattogram","Dhaka","Sylhet","Khulna","Sylhet"],
 "month":pd.to_datetime(["2026-01-01","2026-01-01","2026-02-01","2026-01-01","2026-02-01","2026-02-01"]),
 "cases":[120,80,98,np.nan,45,52]})
df["cases"]=df["cases"].fillna(df["cases"].median())
print(df.groupby("district")["cases"].agg(["count","sum","mean"]).round(1))
print(df.pivot_table(index="district",columns=df.month.dt.month,values="cases",fill_value=0))

❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “df[df.age > 30]” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

2. “& ও |” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

3. “পাঠযোগ্য ফিল্টার” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts