ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জগতে, অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। পান্ডাস, একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত পাইথন লাইব্রেরি, আমাদেরকে নিখোঁজ ডেটা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে দেয়। অনুপস্থিত মানগুলির সাথে মোকাবিলা করার একটি সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে এই মানগুলি মানচিত্র এবং প্রতিস্থাপনের জন্য অভিধান ব্যবহার করা জড়িত। এই নিবন্ধে, আমরা আলোচনা করব কিভাবে একটি ডেটাসেটে অনুপস্থিত মান প্রতিস্থাপনের জন্য অভিধান ব্যবহার করার জন্য পান্ডা এবং পাইথনের শক্তি ব্যবহার করা যায়।
পাইথন
পাইথনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেওয়ার মতো কিছু নেই। এটা সব ডেভেলপারদের দ্বারা সুপরিচিত.
আপনি যা চান তা পাইথন দিয়ে করা যেতে পারে এবং এটি, এর সরলতা এবং সরলতার সাথে এটিকে আজকের স্টার প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির মধ্যে একটি করে তুলেছে। এটি একটি দৃঢ়ভাবে টাইপ করা অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ভাষা যাতে এটি কোড পঠনযোগ্যতা বজায় রাখা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
এটি ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং এবং এর সাথে সম্পর্কিত সবকিছুর তারকা ভাষা।
কিন্তু আপনি এখনও ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন, বা অন্য কোনো টুল যা আপনি ভাবতে পারেন।
সব কিছুর জন্য বইয়ের দোকান আছে!!!
এই বিভাগে আমরা পাইথন বিকাশকারী প্রায়শই সম্মুখীন কিছু প্রধান সমস্যার সমাধান করি। এভাবেই পাইথনে নিনজা দেব হওয়ার পথ নিশ্চিত।
সমাধান করা হয়েছে: কিভাবে দিন পান্ডা ডেটটাইম বাদ দেওয়া যায়
ফ্যাশন এবং প্রোগ্রামিং দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন বিশ্বের মত মনে হতে পারে, কিন্তু যখন এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রবণতা পূর্বাভাস আসে, তারা সুন্দরভাবে একসাথে আসতে পারে। এই নিবন্ধে, আমরা ফ্যাশন শিল্পে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি সাধারণ সমস্যা অন্বেষণ করব: পান্ডা ডেটটাইম ডেটা থেকে নির্দিষ্ট দিনগুলি বাদ দেওয়া। নিদর্শন, প্রবণতা এবং বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় এটি বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে। আমরা কোডের ধাপে ধাপে ব্যাখ্যা করব এবং বিভিন্ন লাইব্রেরি এবং ফাংশন নিয়ে আলোচনা করব যা আমাদের লক্ষ্য অর্জনে সাহায্য করবে।
সমাধান করা হয়েছে: টেবিল পান্ডা থেকে postgresql
ডাটা এনালাইসিস এবং ম্যানিপুলেশনের জগতে পাইথন লাইব্রেরির অন্যতম জনপ্রিয় পান্ডাস. এটি স্ট্রাকচার্ড ডেটার সাথে কাজ করার জন্য বিভিন্ন ধরনের শক্তিশালী টুল প্রদান করে, এটিকে ম্যানিপুলেট, ভিজ্যুয়ালাইজ এবং বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে। একজন ডেটা বিশ্লেষক যে সমস্ত কাজের সম্মুখীন হতে পারেন তার মধ্যে একটি হল একটি থেকে ডেটা আমদানি করা CSV তে একটি মধ্যে ফাইল পোস্টগ্রি তথ্যশালা. এই প্রবন্ধে, আমরা আলোচনা করব কিভাবে কার্যকরীভাবে এবং দক্ষতার সাথে উভয়টি ব্যবহার করে এই কাজটি সম্পাদন করা যায় পান্ডাস এবং সাইকোপজি 2 লাইব্রেরি আমরা এই প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত বিভিন্ন ফাংশন এবং লাইব্রেরিগুলিও অন্বেষণ করব, সমাধানের একটি বিস্তৃত বোঝা প্রদান করব।
সমাধান করা হয়েছে: পান্ডা সিরিজ সিরিজের প্রতিটি আইটেমে শব্দ যোগ করে
পান্ডাস হল পাইথনের একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় লাইব্রেরি, যা সাধারণত ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের কাজে ব্যবহৃত হয়। পান্ডাদের মধ্যে মূল উপাদানগুলির মধ্যে একটি হল ক্রম বস্তু, যা একটি এক-মাত্রিক, লেবেলযুক্ত অ্যারে গঠন করে। এই নিবন্ধে, আমরা একটি নির্দিষ্ট সমস্যার উপর ফোকাস করব: একটি পান্ডাস সিরিজের প্রতিটি আইটেমে একটি শব্দ যোগ করা। আমরা একটি সমাধানের মধ্য দিয়ে হেঁটে যাবো, ধাপে ধাপে কোড নিয়ে আলোচনা করে এর ভেতরের কাজগুলো বোঝার জন্য। উপরন্তু, আমরা সম্পর্কিত লাইব্রেরি, ফাংশন নিয়ে আলোচনা করব এবং অনুরূপ সমস্যার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করব।
সমাধান করা হয়েছে: ডাটাফ্রেমে একাধিক কলাম যোগ করুন যদি পান্ডা বিদ্যমান না থাকে
পান্ডাস হল একটি ওপেন-সোর্স পাইথন লাইব্রেরি যা উচ্চ-কর্মক্ষমতা, সহজে ব্যবহারযোগ্য ডেটা স্ট্রাকচার এবং ডেটা বিশ্লেষণ টুল সরবরাহ করে। ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে এটি ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি পছন্দের হয়ে উঠেছে। পান্ডাস দ্বারা প্রদত্ত শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল ডেটাফ্রেম তৈরি এবং পরিবর্তন করা। এই নিবন্ধে, আমরা পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটাফ্রেমে একাধিক কলাম যুক্ত করার প্রক্রিয়াটি অন্বেষণ করব যদি সেগুলি বিদ্যমান না থাকে। আমরা কোডের ধাপে ধাপে ব্যাখ্যার মধ্য দিয়ে হেঁটে যাব এবং সেই সাথে সম্পর্কিত ফাংশন, লাইব্রেরি এবং সমস্যাগুলির মধ্যে ডুব দেব যা আপনি পথে সম্মুখীন হতে পারেন।
সমাধান করা হয়েছে: একাধিক কলাম পান্ডা সন্নিবেশ করান
পান্ডাস একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী পাইথন লাইব্রেরি যা ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় একটি সাধারণ প্রয়োজন হল একটি ডেটাফ্রেমে একাধিক কলাম সন্নিবেশ করা। এই নিবন্ধে, আমরা পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি ডেটাফ্রেমে একাধিক কলাম যুক্ত করার প্রক্রিয়াটি অন্বেষণ করব, কোড নিয়ে আলোচনা করব এবং সম্পর্কিত ফাংশন, লাইব্রেরি এবং ধারণাগুলির গভীরে ডুব দেব যা আপনাকে একজন পান্ডাস বিশেষজ্ঞ হতে সাহায্য করতে পারে।
সমাধান করা হয়েছে: পান্ডাতে অনুপস্থিত মানগুলির সংখ্যা পাওয়া
পান্ডাস পাইথনের জন্য একটি বহুল ব্যবহৃত ওপেন সোর্স ডেটা ম্যানিপুলেশন লাইব্রেরি। এটি বড় ডেটাসেটগুলিকে কার্যকরভাবে ম্যানিপুলেট এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা স্ট্রাকচার এবং ফাংশন সরবরাহ করে। পান্ডা ব্যবহার করার সময় ডেটা বিজ্ঞানী এবং বিশ্লেষকদের একটি সাধারণ সমস্যা হল ডেটাসেটে অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা। এই প্রবন্ধে, আমরা বিভিন্ন কৌশল, কোডের ধাপে ধাপে ব্যাখ্যা ব্যবহার করে কীভাবে একটি পান্ডা ডেটাফ্রেমে অনুপস্থিত মান গণনা করব এবং এই সমস্যা সমাধানে জড়িত কিছু লাইব্রেরি এবং ফাংশনগুলির গভীরে অনুসন্ধান করব।
সমাধান করা হয়েছে: টাইমস্ট্যাম্পকে পিরিয়ড পান্ডায় রূপান্তর করুন
আজকের বিশ্বে, সময়-সিরিজ ডেটা নিয়ে কাজ করা একজন বিকাশকারীর জন্য একটি অপরিহার্য দক্ষতা। একটি সাধারণ কাজ হল একটি টাইমস্ট্যাম্পকে একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে রূপান্তর করা, যেমন সাপ্তাহিক বা মাসিক ডেটা। এই অপারেশনটি বিভিন্ন বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন ডেটাতে প্রবণতা এবং প্যাটার্ন অধ্যয়ন করা। এই নিবন্ধে, আমরা কীভাবে শক্তিশালী পাইথন লাইব্রেরি, পান্ডাস ব্যবহার করে একটি টাইম-সিরিজ ডেটাসেটে টাইমস্ট্যাম্পকে পিরিয়ডে রূপান্তর করতে হয় তা অন্বেষণ করব। আমরা কোডের গভীরে ডুব দেব, প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত লাইব্রেরি এবং ফাংশনগুলি অন্বেষণ করব এবং এই সমস্যা সমাধানে তাদের তাত্পর্য বুঝতে পারব।
পান্ডাস হল একটি ওপেন-সোর্স ডেটা বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশন লাইব্রেরি, যা টাইম-সিরিজ ডেটার সাথে কাজ করার জন্য নমনীয় এবং উচ্চ-পারফর্মিং ফাংশন প্রদান করে। এটি আমাদের কাজকে সহজ, নির্ভুল এবং দক্ষ করে তোলে।
সমাধান করা হয়েছে: পান্ডায় সমস্ত কলাম ফিল্টার করুন
ডেটা বিশ্লেষণের জগতে, বড় ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করা একটি কঠিন কাজ হতে পারে। এই প্রক্রিয়ার একটি অপরিহার্য অংশ হল প্রাসঙ্গিক তথ্য পেতে ডেটা ফিল্টার করা। যখন পাইথনের কথা আসে, শক্তিশালী লাইব্রেরি পান্ডাস আমাদের সাহায্যে আসে। এই নিবন্ধে, আমরা আলোচনা করব কিভাবে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমে সমস্ত কলাম ফিল্টার করবেন. আমরা কোডের ধাপে ধাপে ব্যাখ্যা করব এবং লাইব্রেরি এবং ফাংশনগুলির একটি গভীর উপলব্ধি প্রদান করব যা অনুরূপ সমস্যার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।