আজকের বিশ্বে, ডেটা নিয়ে কাজ করা ডেভেলপার এবং বিশ্লেষকদের জন্য একইভাবে একটি অপরিহার্য দক্ষতা হয়ে উঠেছে। একটি শক্তিশালী লাইব্রেরি যা ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে পান্ডাস, যা পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষার উপরে নির্মিত। এই নিবন্ধে, আমরা পাইথন ব্যবহার করে কিভাবে পান্ডা ইনস্টল করতে হয় তা দেখব git, লাইব্রেরির কাজ বুঝুন এবং বিভিন্ন ফাংশন অন্বেষণ করুন যা আমাদের ডেটা বিশ্লেষণের কাজে সাহায্য করবে। সুতরাং, আমাদের সরাসরি এটিতে ডুব দেওয়া যাক।
গিট ব্যবহার করে পান্ডা ইনস্টল করা হচ্ছে
গিট ব্যবহার করে পান্ডা ইনস্টল করতে, আপনাকে প্রথমে গিটহাব থেকে আপনার স্থানীয় মেশিনে পান্ডাস সংগ্রহস্থল ক্লোন করতে হবে। একবার আপনার কাছে সংগ্রহস্থলের একটি অনুলিপি হয়ে গেলে, আপনি সবকিছু সঠিকভাবে সেট আপ করতে নীচে উল্লিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন।
git clone git://github.com/pandas-dev/pandas.git cd pandas python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate` pip install -e .
উপরের কোড নিম্নলিখিত কাজ করে:
- পান্ডা ভান্ডার ক্লোন করে।
- পান্ডাস ফোল্ডারে বর্তমান ডিরেক্টরি পরিবর্তন করে।
- "venv" নামে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করে।
- ভার্চুয়াল পরিবেশ সক্রিয় করে।
- পান্ডাগুলি সম্পাদনাযোগ্য মোডে ইনস্টল করে, যা আপনাকে সরাসরি সোর্স কোড পরিবর্তন করতে দেয়।
এখন যেহেতু আমরা গিট এর মাধ্যমে পান্ডা ইনস্টল করেছি, আমরা পাইথনে এটির সাথে কাজ শুরু করতে পারি।
পান্ডাদের সাথে শুরু করা
পান্ডা ব্যবহার শুরু করতে, আপনাকে আপনার পাইথন কোডে লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। আপনি নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে এটি করতে পারেন:
import pandas as pd
পান্ডা এখন আমদানি করা হলে, আপনি CSV, Excel, বা SQL ডাটাবেসের মতো বিভিন্ন ফর্ম্যাটে ডেটাসেটের সাথে কাজ শুরু করতে পারেন। ডাটা ম্যানিপুলেশনের জন্য পান্ডাস দুটি মূল ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করে: ডেটাফ্রেম এবং ক্রম.
একটি ডেটাফ্রেম হল লেবেলযুক্ত অক্ষ সহ একটি দ্বি-মাত্রিক টেবিল, যখন একটি সিরিজ হল একটি এক-মাত্রিক, লেবেলযুক্ত অ্যারে। এই ডেটা স্ট্রাকচারগুলি আপনাকে আপনার ডেটাতে বিভিন্ন অপারেশন এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে।
ডেটা লোডিং এবং অনুসন্ধান
কীভাবে পান্ডাগুলি ব্যবহার করতে হয় তা প্রদর্শন করতে, আসুন একটি নমুনা ডেটাসেট বিবেচনা করি – বিভিন্ন পণ্য, তাদের বিভাগ এবং দামের বিবরণ সহ একটি CSV ফাইল৷ আপনি ফাইলটি লোড করতে পারেন এবং এভাবে একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করতে পারেন:
data = pd.read_csv('products.csv')
ডেটাফ্রেমের বিষয়বস্তু দেখতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন:
print(data.head())
সার্জারির মাথা() ফাংশন ডেটাফ্রেমের প্রথম পাঁচটি সারি প্রদান করে। আপনি অন্যান্য ক্রিয়াকলাপগুলিও সম্পাদন করতে পারেন যেমন পরিসংখ্যান গণনা করা, ডেটা ফিল্টার করা এবং পান্ডাস ফাংশন ব্যবহার করে কলাম ম্যানিপুলেট করা।
উপসংহার
এই নিবন্ধের মাধ্যমে, আমরা শিখেছি কিভাবে গিট ব্যবহার করে পাইথনে পান্ডা ইনস্টল করুন এবং লাইব্রেরির মৌলিক ধারণাগুলি অন্বেষণ করেছে, যেমন ডেটাফ্রেম এবং সিরিজ। উপরন্তু, আমরা পান্ডাস ফাংশন ব্যবহার করে ডেটা লোড এবং অন্বেষণ সম্পর্কে শিখেছি। এই মৌলিক ধারণাগুলির সাথে, আপনি এখন আপনার প্রকল্পগুলিতে ডেটা বিশ্লেষণের কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞানের সাথে সজ্জিত। আপনি পান্ডাদের সাথে কাজ চালিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে, এই শক্তিশালী লাইব্রেরির অফার করা ফাংশন এবং পদ্ধতিগুলির বিশাল অ্যারে অন্বেষণ করতে ভুলবেন না - ডেটার জগতে শেখার জন্য সবসময় আরও অনেক কিছু আছে!
