পাইথন পান্ডাসে, ত্রুটি বার্তা "TypeError: Expected tuple, got str" সাধারণত ঘটে যখন একটি ফাংশন বা পদ্ধতি একটি আর্গুমেন্ট হিসাবে একটি tuple আশা করে, কিন্তু পরিবর্তে একটি স্ট্রিং প্রদান করা হয়। এই ত্রুটি বার্তাটি পরামর্শ দেয় যে ইনপুট ডেটা টাইপটি ভুল, এবং এটি একটি টিপল হওয়া উচিত।
ভুল যুক্তি প্রকার: ফাংশন বা পদ্ধতি একটি আর্গুমেন্ট হিসাবে একটি tuple আশা করে, কিন্তু একটি স্ট্রিং বা অন্য কোনো ডেটা টাইপ পরিবর্তে প্রদান করা হয়।
ভুল তথ্য কাঠামো: ফাংশন বা পদ্ধতিটি একটি নির্দিষ্ট ডেটা স্ট্রাকচারের প্রত্যাশা করে, যেমন একটি সংখ্যক মান, কিন্তু প্রদত্ত ডেটা কাঠামো প্রত্যাশিত বিন্যাসের সাথে মেলে না।
এই ত্রুটিটি সমাধান করতে, আপনি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন:
ডকুমেন্টেশন পরীক্ষা করুন: প্রত্যাশিত ইনপুট ডেটা টাইপ এবং গঠন বোঝার জন্য ডকুমেন্টেশন বা ফাংশন স্বাক্ষর পর্যালোচনা করুন।
ইনপুট ডেটা যাচাই করুন: ইনপুট ডেটা দুবার চেক করুন এবং নিশ্চিত করুন যে এটি সঠিক ডেটা টাইপ এবং কাঠামোর।
প্রয়োজনে ডেটা রূপান্তর করুন: যদি ইনপুট ডেটা ভিন্ন ধরনের বা কাঠামোর হয়, তবে এটি প্রয়োজনীয় বিন্যাসে রূপান্তর করুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি স্ট্রিং একটি tuple হিসাবে পাস করা প্রয়োজন, আপনি ব্যবহার করতে পারেন tuple() এটি রূপান্তর করার ফাংশন।
এখানে একটি উদাহরণ যা ত্রুটি প্রদর্শন করে এবং কীভাবে এটি সমাধান করা যায়:
# Example code with TypeError: Expected tuple, got str
data = "example string"
result = some_function(data) # Throws a TypeError
# Resolution: Convert the string to a tuple
data_tuple = (data,)
result = some_function(data_tuple) # Executes successfully
সার্জারির pandas.DataFrame.groupby() Python Pandas-এ ফাংশন এক বা একাধিক কলামের উপর ভিত্তি করে একটি ডেটাফ্রেমকে গ্রুপে বিভক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি গ্রুপে সারাংশ গণনা করার জন্য এটি সাধারণত একটি সমষ্টি ফাংশন দ্বারা অনুসরণ করা হয়। এই ফাংশন ডেটা বিশ্লেষণ এবং গ্রুপ-ভিত্তিক পরিসংখ্যান তৈরি করার জন্য দরকারী।
পাইথন পান্ডাস একটি শক্তিশালী ডেটা বিশ্লেষণ টুলকিট যা সহজে ব্যবহারযোগ্য ডেটা স্ট্রাকচার এবং ডেটা বিশ্লেষণ টুল সরবরাহ করে। ডেটা ক্লিনিং, ম্যানিপুলেশন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মতো কাজের জন্য ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স প্রোজেক্টে এটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। পান্ডাস দক্ষতার সাথে ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন ফাংশন এবং পদ্ধতি অফার করে।
অফিসিয়াল পান্ডাস ডকুমেন্টেশন লাইব্রেরি শেখার এবং ব্যবহার করার জন্য একটি ব্যাপক সম্পদ। এটি বিভিন্ন পান্ডা ফাংশন এবং পদ্ধতির কার্যকারিতা, ব্যবহার এবং উদাহরণ সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করে। পান্ডাদের কার্যকরভাবে ব্যবহার করার বিষয়ে গভীর জ্ঞান এবং নির্দেশনার জন্য পান্ডা ডকুমেন্টেশন পড়ুন।
TypeError এর কারণগুলি বুঝতে এবং এটি সমাধানের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, আপনি এই ত্রুটিটি কাটিয়ে উঠতে পারেন এবং আপনার Python Pandas কোডের মসৃণ সম্পাদন নিশ্চিত করতে পারেন।
Python Pandas-এ TypeError Expected tuple got str এর মানে কি?
পাইথনে পান্ডাদের সাথে কাজ করার সময়, "প্রত্যাশিত টিপল, গট স্ট্র" TypeError বার্তাটি পাওয়া সাধারণ। এই ত্রুটি বার্তাটি নির্দেশ করে যে কোডটি একটি টিপল আশা করছে কিন্তু পরিবর্তে একটি স্ট্রিং পাচ্ছে। প্রত্যাশিত টিপল একটি মাল্টি ইনডেক্স টিপল হতে পারে বা একত্রিত হওয়া সিরিজের টিপল হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি ডাটাফ্রেমকে একটি কলাম দ্বারা গোষ্ঠীবদ্ধ করতে পান্ডাসে .groupby() পদ্ধতি ব্যবহার করে, ফলে ডেটাফ্রেমে একটি মাল্টি ইনডেক্স থাকবে যা গ্রুপ করা কলামের মানগুলির একটি টিপল। আপনি যদি .sort_values() পদ্ধতি ব্যবহার করে এই DataFrame সাজানোর চেষ্টা করেন, তাহলে আপনি এই ত্রুটির সম্মুখীন হতে পারেন যদি আপনি কলামের নামের পরিবর্তে একটি স্ট্রিং হিসাবে একটি কলামের নাম পাস করেন।
পান্ডাসে TypeError প্রত্যাশিত tuple got str কিভাবে ঠিক করবেন?
এই ত্রুটিটি ঠিক করতে, আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি একটি স্ট্রিংয়ের পরিবর্তে একটি টিপল পাস করছেন যেখানে একটি টিপল প্রত্যাশিত। ধরুন আপনি "বিক্রয়" নামে একটি নির্দিষ্ট কলাম দ্বারা একটি মাল্টি ইনডেক্স সহ একটি ডেটাফ্রেম সাজাতে চান, আপনাকে .sort_values() পদ্ধতিতে এই কলামের নামটি একটি টিপল হিসাবে পাস করতে হবে৷
উদাহরণস্বরূপ, অনুমান করুন যে আমাদের একটি মাল্টি ইনডেক্স সহ নিম্নলিখিত পান্ডাস ডেটাফ্রেম রয়েছে:
"`
পিডি হিসাবে পান্ডস আমদানি করুন
এনপি হিসাবে নাম্বার আমদানি করুন
df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'শহর': ['X', 'Y', 'X', 'Y'],
'বিক্রয়': [np.random.randint(100, 200, 4)]}).set_index(['শ্রেণী', 'শহর'])
"`
এই ডেটাফ্রেমটিকে বিক্রয় কলাম দ্বারা অবতরণ ক্রমে সাজাতে, আপনাকে কলামের নামটি একটি টিপল হিসাবে পাস করতে হবে:
"`
df_sorted = df.sort_values(('বিক্রয়',), ascending=False)
"`
কলামের নামের পরে কমা যোগ করলে এটি একটি একক-উপাদান টিপল হয়ে যায়, যা sort_values() পদ্ধতিটি আশা করে।
পান্ডাসে TypeError ঠিক করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
"প্রত্যাশিত টিপল, গট স্ট্র" ত্রুটিটি ঠিক করতে ব্যর্থ হলে আপনার ডেটা বিশ্লেষণে ব্যর্থতা হতে পারে। এটি আপনার কোড প্রত্যাশিত চেয়ে ধীর গতিতে চালানোর কারণ হতে পারে।
পান্ডাসে TypeError-এ অন্যান্য সম্পর্কিত প্রশ্ন/প্রশ্ন এবং উত্তর
- পাইথনে একটি টিপল কি?
একটি টিপল হল পাইথনে মানগুলির একটি অপরিবর্তনীয় ক্রম, বন্ধনীর মধ্যে আবদ্ধ।
- পান্ডাসে মাল্টি ইনডেক্স কি?
একটি মাল্টি ইনডেক্স হল একটি ক্রমিক সূচক যা পান্ডাসে ব্যবহৃত জটিল ডেটা উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয় যার একাধিক মাত্রা রয়েছে।
– আমি কিভাবে পাইথনে একটি স্ট্রিংকে টিপলে রূপান্তর করব?
আপনি tuple() ফাংশন ব্যবহার করে একটি স্ট্রিংকে টিপলে রূপান্তর করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ:
"`
a = "হ্যালো"
b = tuple(a)
"`
এর ফলে স্বতন্ত্র অক্ষরের একটি টিপল হবে: ('h', 'e', 'l', 'l', 'o')
- পাইথনে একটি টিপল এবং একটি তালিকার মধ্যে পার্থক্য কী?
একটি টিপল অপরিবর্তনীয় এবং বন্ধনীর মধ্যে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যখন একটি তালিকা পরিবর্তনযোগ্য এবং বর্গাকার বন্ধনীর মধ্যে সংজ্ঞায়িত করা হয়।
- আমি কিভাবে পান্ডাস ডেটাফ্রেমগুলিকে সংযুক্ত করতে পারি?
আপনি Pandas DataFrames সংযুক্ত করতে pandas.concat() ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ:
"`
pd.concat([df1, df2])
"`
- পান্ডাসে আরোহী এবং অবরোহ ক্রম বাছাইয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
আরোহী ক্রম বাছাই হল পান্ডাসে ডিফল্ট বাছাই, এবং এটি ডেটাফ্রেম বা সিরিজকে আরোহী ক্রমে সাজায়। ডিসেন্ডিং ক্রম বাছাই করা ডেটাকে সবচেয়ে বড় মান থেকে ছোট পর্যন্ত বিপরীত ক্রমে সাজায়।
- আমি কিভাবে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম থেকে কোন মানই মুছে ফেলব না?
আপনি .dropna() পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে পারেন এমন সমস্ত সারি মুছে ফেলতে যাতে কোনোটিই মান নেই। উদাহরণ স্বরূপ:
"`
df = df.dropna()
"`
– আমি কিভাবে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমে একাধিক কলাম ড্রপ করব?
আপনি ডাটাফ্রেম থেকে একাধিক কলাম ড্রপ করতে পান্ডাসে .drop() পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ:
"`
df.drop(কলাম=['col1', 'col2'])
"`
আমি একজন ওয়েব উদ্যোক্তা। ওয়েবমাস্টার এবং ওয়েবসাইট এডিটর, আমি ইন্টারনেট ব্যবহারকারীদের কাছে তথ্যকে আরও বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য করার লক্ষ্যে ইন্টারনেটে তথ্য অনুসন্ধান কৌশলগুলিতে বিশেষজ্ঞ। যদিও এই সাইটে তথ্যের যথার্থতা নিশ্চিত করার জন্য সর্বাত্মক প্রচেষ্টা করা হয়েছে, আমরা কোনো গ্যারান্টি দিতে পারি না বা কোনো ত্রুটির জন্য দায়ী হতে পারি না। আপনি যদি এই সাইটে কোনো ত্রুটি লক্ষ্য করেন, তাহলে আমরা কৃতজ্ঞ থাকব যদি আপনি যোগাযোগ ব্যবহার করে আমাদের অবহিত করেন: jmandii{}yahoo.fr (@ দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন) এবং আমরা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এটি সংশোধন করার চেষ্টা করব৷ ধন্যবাদ
