ઉકેલાયેલ: દિવસો પાંડા તારીખ સમય કેવી રીતે અવગણવા

ફેશન અને પ્રોગ્રામિંગ બે સંપૂર્ણપણે અલગ વિશ્વ જેવા લાગે છે, પરંતુ જ્યારે ડેટા વિશ્લેષણ અને વલણની આગાહીની વાત આવે છે, ત્યારે તેઓ સુંદર રીતે એકસાથે આવી શકે છે. આ લેખમાં, અમે ફેશન ઉદ્યોગમાં ડેટા વિશ્લેષણ માટે એક સામાન્ય સમસ્યાનું અન્વેષણ કરીશું: પાંડા ડેટટાઇમ ડેટામાંથી ચોક્કસ દિવસોને બાદ કરતા. પેટર્ન, વલણો અને વેચાણ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે આ ખાસ કરીને ઉપયોગી થઈ શકે છે. અમે કોડના પગલા-દર-પગલાંની સમજૂતીમાંથી પસાર થઈશું, અને વિવિધ પુસ્તકાલયો અને કાર્યોની ચર્ચા કરીશું જે અમને અમારું લક્ષ્ય હાંસલ કરવામાં મદદ કરશે.

ફેશનમાં પાંડા અને તારીખનો સમય

પાંડા એ એક લોકપ્રિય પાયથોન લાઇબ્રેરી છે જેનો ઉપયોગ મુખ્યત્વે ડેટા વિશ્લેષણ અને મેનીપ્યુલેશન માટે થાય છે. ફેશનની દુનિયામાં, વલણોને ઓળખવા, ગ્રાહકની પસંદગીઓનું પૃથ્થકરણ કરવા અને ભાવિ પેટર્નની આગાહી કરવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટાને ચકાસવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. Pandas તારીખ સમય કાર્યક્ષમતાને સમર્થન આપે છે, જે અમને તારીખો અને સમય સાથે વિના પ્રયાસે કામ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

ઘણા કિસ્સાઓમાં, અમારા ડેટાસેટમાંથી ચોક્કસ દિવસો અથવા દિવસોની શ્રેણીને બાદ કરવી જરૂરી છે. ઉદાહરણ તરીકે, અમે બ્લેક ફ્રાઇડે અથવા સાયબર મન્ડે જેવા મહત્વના વેચાણના દિવસો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે સપ્તાહાંત અથવા રજાઓને બાકાત રાખવા માંગીએ છીએ.

સમસ્યાને સમજવી

ચાલો કહીએ કે અમારી પાસે CSV ફોર્મેટમાં દૈનિક વેચાણ ડેટા ધરાવતો ડેટાસેટ છે અને અમે સપ્તાહાંતને બાદ કરતાં માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવા માંગીએ છીએ. આ હાંસલ કરવા માટે, અમે શરૂ કરીશું પંડાનો ઉપયોગ કરીને ડેટાસેટ આયાત કરી રહ્યા છીએ, અને પછી અમે સપ્તાહાંતને દૂર કરવા માટે ડેટાની હેરફેર કરીશું.

અહીં પગલું-દર-પગલાની પ્રક્રિયા છે:

1. જરૂરી પુસ્તકાલયો આયાત કરો.
2. ડેટાસેટ લોડ કરો.
3. તારીખ કૉલમને ડેટટાઇમ ફોર્મેટમાં કન્વર્ટ કરો (જો તે ફોર્મેટમાં પહેલેથી ન હોય તો).
4. સપ્તાહાંતને બાકાત રાખવા માટે ડેટાફ્રેમ ફિલ્ટર કરો.
5. ફિલ્ટર કરેલ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરો.

નૉૅધ: આ પદ્ધતિ કોઈપણ ડેટાસેટ પર લાગુ કરી શકાય છે જ્યાં તારીખ એક અલગ કૉલમમાં સંગ્રહિત હોય.

# Step 1: Import the necessary libraries
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay

# Step 2: Load the dataset
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# Step 3: Convert the date column to datetime format
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# Step 4: Filter the dataframe to exclude weekends
filtered_data = data[data['date'].dt.dayofweek < 5]

# Step 5: Analyze the filtered data
print(filtered_data.head())

કોડનું અર્થઘટન

ઉપરના કોડ બ્લોકમાં, અમે બે આવશ્યક પુસ્તકાલયો આયાત કરીને શરૂઆત કરીએ છીએ: pandas.tseries.offsets માંથી pandas અને BDay (વ્યવસાયિક દિવસ). અમે pandas ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને ડેટાસેટ લોડ કરીએ છીએ read_csv, અને ખાતરી કરો કે તારીખ કૉલમ તારીખ સમયના ફોર્મેટમાં છે.

આ તા.સપ્તાહનો દિવસ વિશેષતા અઠવાડિયાના દિવસને પૂર્ણાંક તરીકે પરત કરે છે (સોમવાર: 0, રવિવાર: 6). સપ્તાહાંતને ફિલ્ટર કરવા માટે, અમે ફક્ત અઠવાડિયાના દિવસની કિંમત 5 કરતા ઓછી હોય તેવી પંક્તિઓ રાખીએ છીએ.

છેલ્લે, અમે નો ઉપયોગ કરીને પ્રથમ કેટલીક પંક્તિઓ છાપીને ફિલ્ટર કરેલ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીએ છીએ વડા() કાર્ય.

વધારાના કાર્યો અને પુસ્તકાલયો

આ પદ્ધતિને અન્ય ફિલ્ટરિંગ માપદંડોનો સમાવેશ કરવા અથવા વિવિધ તારીખ શ્રેણીઓ સાથે કામ કરવા માટે વધુ વિસ્તૃત કરી શકાય છે. કેટલીક ઉપયોગી પુસ્તકાલયો અને કાર્યો કે જે આ પ્રક્રિયાને સમર્થન આપી શકે છે તેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:

• NumPy: પાયથોનમાં સંખ્યાત્મક કમ્પ્યુટિંગ માટેની લાઇબ્રેરી, જેનો ઉપયોગ કાર્યક્ષમ એરે મેનીપ્યુલેશન અને ગાણિતિક કામગીરી માટે થઈ શકે છે.
• તારીખ સમય: પાયથોનની સ્ટાન્ડર્ડ લાઇબ્રેરીમાં એક મોડ્યુલ જે તારીખો અને સમય સાથે સરળતાથી કામ કરવામાં મદદ કરે છે.
• તારીખ_શ્રેણી: પાંડાની અંદર એક કાર્ય જે અમને વિવિધ આવર્તન સેટિંગ્સ, જેમ કે વ્યવસાયિક દિવસો, અઠવાડિયા અથવા મહિનાઓ અનુસાર તારીખોની શ્રેણી બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.

પંડા અને ડેટટાઇમ મેનીપ્યુલેશન સાથે જોડાણમાં આ સાધનો અને તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, તમે મજબૂત ડેટા વિશ્લેષણ વર્કફ્લો બનાવી શકો છો જે ફેશન ઉદ્યોગની વિશિષ્ટ જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે, જેમ કે વલણો, ગ્રાહક પસંદગીઓ અને વેચાણ પ્રદર્શનને ઓળખવા.