ઉકેલાયેલ: પંડાનો અર્થ અને સરવાળો

પંડાસ એ ડેટા વિશ્લેષણ અને મેનીપ્યુલેશન માટે એક શક્તિશાળી પાયથોન લાઇબ્રેરી છે, જે ફેશનની દુનિયા સહિત વિવિધ ડોમેન્સમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. પંડાનો ઉપયોગ કરીને, ફેશન નિષ્ણાતો અને વિકાસકર્તાઓ ફેશન ઉદ્યોગ સાથે સંબંધિત ડેટાસેટ્સનું વિશ્લેષણ કરીને વલણો, પેટર્ન અને આંતરદૃષ્ટિ શોધી શકે છે. આ લેખમાં, અમે શક્તિશાળી પાંડા કાર્યોની તપાસ કરીશું, અર્થ અને સરવાળો, અને ફેશન ડેટાના વિશ્લેષણમાં તેમની એપ્લિકેશનો.

આ કાર્યો ફેશન વસ્તુઓ જેવી કે વેચાણ, કિંમતના વલણો, ઉત્પાદન રેટિંગ અને વધુ વિશે મહત્વપૂર્ણ માહિતી શોધવામાં ખૂબ મદદરૂપ થઈ શકે છે. વિવિધ વિશેષતાઓના સરેરાશ અને સરવાળાની ગણતરી કરીને, અમે સ્ટાઇલ અને ફેશન વલણો વિશે માહિતગાર નિર્ણયો લેવા માટે મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકીએ છીએ.

સમસ્યાનો ઉકેલ

પાંડાનો ઉપયોગ દર્શાવવા માટે અર્થ અને સરવાળો ફંક્શન્સ, ચાલો ધારીએ કે અમારી પાસે વિવિધ ફેશન વસ્તુઓ જેવી કે તેમની શૈલી, રંગો, કિંમત અને રેટિંગ વિશે વિગતો ધરાવતો ડેટાસેટ છે. અમે આ ડેટાસેટને પાંડા ડેટાફ્રેમમાં આયાત કરીશું અને સરેરાશ અને સરવાળા કાર્યોનો ઉપયોગ કરીને અમારું વિશ્લેષણ શરૂ કરીશું.

import pandas as pd

# Read data from a CSV file and load it into a DataFrame
data = pd.read_csv('fashion_items.csv')

# Calculate mean and sum of the price column
mean_price = data['price'].mean()
sum_price = data['price'].sum()

print('Mean price:', mean_price)
print('Total price:', sum_price)

કોડનું પગલું દ્વારા પગલું સમજૂતી

• પ્રથમ, અમે ઉપનામ 'pd' સાથે પાંડા લાઇબ્રેરી આયાત કરીએ છીએ.
• આગળ, આપણે 'fashion_items.csv' નામની CSV ફાઇલમાંથી ડેટા વાંચીએ છીએ અને pd.read_csv ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને 'ડેટા' નામના ડેટાફ્રેમમાં લોડ કરીએ છીએ. ડેટાસેટમાં વિવિધ ફેશન વસ્તુઓ વિશેની માહિતી શામેલ છે.
• પછી, અમે ડેટાફ્રેમના 'કિંમત' કૉલમ પર લાગુ કરેલ સરેરાશ() ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને તમામ ફેશન વસ્તુઓની સરેરાશ કિંમતની ગણતરી કરીએ છીએ. આ મૂલ્ય 'mean_price' નામના ચલમાં સંગ્રહિત છે.
• એ જ રીતે, અમે 'કિંમત' કૉલમ પરના sum() ફંક્શનને કૉલ કરીને તમામ ફેશન વસ્તુઓની કુલ કિંમતની ગણતરી કરીએ છીએ. આ મૂલ્ય 'સમ_કિંમત' નામના ચલમાં સંગ્રહિત છે.
• છેલ્લે, અમે ફેશન વસ્તુઓની ગણતરી કરેલ સરેરાશ અને કુલ કિંમતો છાપીએ છીએ.

પાંડામાં સંબંધિત પુસ્તકાલયો અને કાર્યો

ફેશન ઉદ્યોગમાં ડેટા પૃથ્થકરણ માટે પાંડાના ઉપયોગને પૂરક બનાવવા માટે પુસ્તકાલયો અને કાર્યોની પુષ્કળતા છે. આ ઉપરાંત કેટલાક ઉપયોગી કાર્યો અર્થ અને સરવાળો સમાવેશ થાય છે:

પાંડા જૂથ દ્વારા કાર્ય

આ જૂથ દ્વારા ફંક્શન ખાસ કરીને ચોક્કસ કૉલમ પર આધારિત ડેટા એકત્ર કરવા માટે મદદરૂપ છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો આપણે અમારા ડેટાસેટમાં હાજર દરેક શૈલી માટે ફેશન વસ્તુઓની સરેરાશ અને કુલ કિંમતનું વિશ્લેષણ કરવા માગીએ છીએ.

# Group data by style and calculate mean and sum of the price
grouped_data = data.groupby('style')['price'].agg(['mean', 'sum'])

print(grouped_data)

પાંડા મર્જ કાર્ય

આ મર્જ કરો ફંક્શન અમને સામાન્ય કૉલમ પર આધારિત બે ડેટાફ્રેમ્સને જોડવાની મંજૂરી આપે છે. દાખલા તરીકે, ધારો કે અમારી પાસે દરેક શૈલીની લોકપ્રિયતા વિશેની માહિતી ધરાવતો એક અલગ ડેટાસેટ છે. બંને ડેટાફ્રેમને મર્જ કરીને, અમે આ માહિતીને મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિમાં પરિવર્તિત કરી શકીએ છીએ.

# Import data related to style popularity
style_popularity_data = pd.read_csv('style_popularity.csv')

# Merge the original data and style_popularity_data based on the 'style' column
merged_data = pd.merge(data, style_popularity_data, on='style')

print(merged_data.head())

Pandas લાઇબ્રેરીમાં આ શક્તિશાળી કાર્યોને સમજીને અને તેનો અમલ કરીને, ફેશન નિષ્ણાતો અને વિકાસકર્તાઓ માહિતગાર નિર્ણયો લઈ શકે છે અને નવીનતમ વલણો અને શૈલીઓનું સરળતાથી વિશ્લેષણ કરી શકે છે.