ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણની દુનિયામાં, ગુમ થયેલ મૂલ્યોનું સંચાલન કરવું એ એક નિર્ણાયક કાર્ય છે. પાંડા, વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતી Python લાઇબ્રેરી, અમને ગુમ થયેલ ડેટાને અસરકારક રીતે સંચાલિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. ગુમ થયેલ મૂલ્યો સાથે વ્યવહાર કરવા માટેનો એક સામાન્ય અભિગમ આ મૂલ્યોને નકશા અને બદલવા માટે શબ્દકોશોનો ઉપયોગ કરે છે. આ લેખમાં, અમે ચર્ચા કરીશું કે ડેટાસેટમાં ખૂટતા મૂલ્યોને બદલવા માટે શબ્દકોશનો ઉપયોગ કરવા માટે પાંડા અને પાયથોનની શક્તિનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો.
પાયથોન
પાયથોનનો પરિચય આપવા માટે બહુ ઓછું છે. તે બધા વિકાસકર્તાઓ દ્વારા સારી રીતે ઓળખાય છે.
તમે જે ઈચ્છો છો તે પાયથોન વડે કરી શકાય છે અને આ તેની સરળતા અને સરળતા સાથે તેને આજે સ્ટાર પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજમાંની એક બનાવી છે. તે મજબૂત રીતે ટાઇપ કરેલી ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ ભાષા છે જેમાં કોડ વાંચવાની ક્ષમતા જાળવવી ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે.
ડેટા સાયન્સ, મશીન લર્નિંગ, ડીપ લર્નિંગ અને સંબંધિત દરેક બાબતમાં તે સ્ટાર લેંગ્વેજ છે.
પરંતુ તમે હજી પણ વેબ એપ્લીકેશન બનાવી શકો છો, અથવા તમે જે વિચારી શકો તે કોઈપણ અન્ય સાધન બનાવી શકો છો.
દરેક વસ્તુ માટે પુસ્તકોની દુકાનો છે !!!
આ વિભાગમાં અમે કેટલીક મુખ્ય સમસ્યાઓ હલ કરીએ છીએ જેનો પાયથોન ડેવલપર વારંવાર સામનો કરે છે. આ રીતે અજગરમાં નિન્જા દેવ બનવાનો માર્ગ નિશ્ચિત છે.
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.
ઉકેલાયેલ: ટેબલ પાંડા થી પોસ્ટગ્રેસ્કીએલ
ડેટા વિશ્લેષણ અને મેનીપ્યુલેશનની દુનિયામાં, સૌથી વધુ લોકપ્રિય પાયથોન લાઇબ્રેરીઓમાંની એક છે પાંડા. તે સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાથે કામ કરવા માટે વિવિધ શક્તિશાળી સાધનો પ્રદાન કરે છે, જે તેને હેરફેર, વિઝ્યુઅલાઈઝ અને વિશ્લેષણ કરવાનું સરળ બનાવે છે. ડેટા વિશ્લેષકને જે ઘણા કાર્યોનો સામનો કરવો પડી શકે છે તેમાંથી એક એ એમાંથી ડેટા આયાત કરવાનું છે CSV a માં ફાઇલ કરો પોસ્ટગ્રે એસક્યુએલ ડેટાબેઝ. આ લેખમાં, અમે બંનેનો ઉપયોગ કરીને આ કાર્યને અસરકારક અને અસરકારક રીતે કેવી રીતે કરવું તેની ચર્ચા કરીશું પાંડા અને સાયકોપગ 2 પુસ્તકાલય. અમે આ પ્રક્રિયામાં સામેલ વિવિધ કાર્યો અને પુસ્તકાલયોનું પણ અન્વેષણ કરીશું, ઉકેલની વ્યાપક સમજ પૂરી પાડીશું.
ઉકેલાયેલ: pandas શ્રેણી શ્રેણીની દરેક આઇટમમાં શબ્દ ઉમેરે છે
Pandas એ Python માં એક શક્તિશાળી અને લવચીક પુસ્તકાલય છે, જેનો સામાન્ય રીતે ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણ કાર્યો માટે ઉપયોગ થાય છે. પાંડામાં મુખ્ય ઘટકો પૈકી એક છે સિરીઝ ઑબ્જેક્ટ, જે એક-પરિમાણીય, લેબલવાળી એરેની રચના કરે છે. આ લેખમાં, અમે ચોક્કસ સમસ્યા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીશું: Pandas શ્રેણીમાં દરેક આઇટમમાં એક શબ્દ ઉમેરવો. અમે તેના આંતરિક કામકાજને સમજવા માટે કોડની સ્ટેપ બાય સ્ટેપ ચર્ચા કરીને ઉકેલમાંથી પસાર થઈશું. વધુમાં, અમે સંબંધિત લાઇબ્રેરીઓ, કાર્યોની ચર્ચા કરીશું અને સમાન સમસ્યાઓમાં આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરીશું.
ઉકેલી: જો અસ્તિત્વમાં ન હોય તો ડેટાફ્રેમમાં બહુવિધ કૉલમ ઉમેરો
Pandas એ એક ઓપન-સોર્સ પાયથોન લાઇબ્રેરી છે જે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન, ઉપયોગમાં સરળ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને ડેટા વિશ્લેષણ સાધનો પ્રદાન કરે છે. જ્યારે ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણની વાત આવે છે ત્યારે તે વિકાસકર્તાઓ અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે પસંદગી બની ગઈ છે. Pandas દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલ શક્તિશાળી સુવિધાઓમાંની એક ડેટાફ્રેમ બનાવવા અને સંશોધિત કરવી છે. આ લેખમાં, અમે પાંડા લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને, જો તે અસ્તિત્વમાં ન હોય તો ડેટાફ્રેમમાં બહુવિધ કૉલમ ઉમેરવાની પ્રક્રિયાનું અન્વેષણ કરીશું. અમે કોડના પગલા-દર-પગલાંની સમજૂતીમાંથી પસાર થઈશું અને સંબંધિત કાર્યો, પુસ્તકાલયો અને તમને રસ્તામાં આવી શકે તેવી સમસ્યાઓમાં ડાઇવ કરીશું.
ઉકેલાયેલ: બહુવિધ કૉલમ પાંડા દાખલ કરો
Pandas એ એક શક્તિશાળી અને બહુમુખી પાયથોન લાઇબ્રેરી છે જેનો વ્યાપકપણે ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણ માટે ઉપયોગ થાય છે. ડેટા સાથે કામ કરતી વખતે એક સામાન્ય જરૂરિયાત ડેટાફ્રેમમાં બહુવિધ કૉલમ દાખલ કરવી છે. આ લેખમાં, અમે Pandas લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને ડેટાફ્રેમમાં બહુવિધ કૉલમ ઉમેરવાની પ્રક્રિયાનું અન્વેષણ કરીશું, કોડની ચર્ચા કરીશું અને સંબંધિત કાર્યો, પુસ્તકાલયો અને ખ્યાલોમાં ઊંડા ઉતરીશું જે તમને Pandas નિષ્ણાત બનવામાં મદદ કરી શકે છે.
ઉકેલાયેલ: પાંડામાં ગુમ થયેલ મૂલ્યોની સંખ્યા મેળવવી
Pandas એ પાયથોન માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતી ઓપન-સોર્સ ડેટા મેનીપ્યુલેશન લાઇબ્રેરી છે. તે મોટા ડેટાસેટ્સને અસરકારક રીતે ચાલાકી અને વિશ્લેષણ કરવા માટે જરૂરી ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને કાર્યો પ્રદાન કરે છે. પંડાનો ઉપયોગ કરતી વખતે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને વિશ્લેષકોની એક સામાન્ય સમસ્યા ડેટાસેટમાં ખૂટતા મૂલ્યોને હેન્ડલ કરવાની છે. આ લેખમાં, અમે વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને પાંડા ડેટાફ્રેમમાં ગુમ થયેલ મૂલ્યોની સંખ્યા કેવી રીતે ગણવી, કોડના પગલા-દર-પગલાંની સ્પષ્ટતાઓ અને આ સમસ્યાને ઉકેલવામાં સામેલ કેટલીક લાઇબ્રેરીઓ અને કાર્યોમાં ઊંડાણપૂર્વક તપાસ કરીશું.
ઉકેલાયેલ: ટાઇમસ્ટેમ્પને પીરિયડ પાંડામાં કન્વર્ટ કરો
આજના વિશ્વમાં, સમય-શ્રેણીના ડેટા સાથે કામ કરવું એ વિકાસકર્તા માટે આવશ્યક કૌશલ્ય છે. સામાન્ય કાર્યોમાંનું એક ટાઇમસ્ટેમ્પને ચોક્કસ સમયગાળામાં રૂપાંતરિત કરવાનું છે, જેમ કે સાપ્તાહિક અથવા માસિક ડેટા. ડેટામાં વલણો અને પેટર્નનો અભ્યાસ કરવા જેવા વિવિધ વિશ્લેષણો માટે આ કામગીરી નિર્ણાયક છે. આ લેખમાં, અમે શક્તિશાળી Python લાઇબ્રેરી, Pandas નો ઉપયોગ કરીને ટાઇમ-સિરીઝ ડેટાસેટમાં ટાઇમસ્ટેમ્પને પીરિયડમાં કેવી રીતે કન્વર્ટ કરવું તે શોધીશું. અમે કોડમાં ઊંડા ઉતરીશું, પ્રક્રિયામાં સામેલ લાઇબ્રેરીઓ અને કાર્યોનું અન્વેષણ કરીશું અને આ સમસ્યાને ઉકેલવામાં તેમના મહત્વને સમજીશું.
Pandas એ ઓપન-સોર્સ ડેટા વિશ્લેષણ અને મેનીપ્યુલેશન લાઇબ્રેરી છે, જે સમય-શ્રેણી ડેટા સાથે કામ કરવા માટે લવચીક અને ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કાર્યો પ્રદાન કરે છે. તે અમારા કાર્યને સરળ, સચોટ અને કાર્યક્ષમ બનાવે છે.
હલ: પંડામાં તમામ કૉલમ ફિલ્ટર કરો
ડેટા વિશ્લેષણની દુનિયામાં, મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવું મુશ્કેલ કાર્ય હોઈ શકે છે. આ પ્રક્રિયાના આવશ્યક ભાગોમાંનું એક સંબંધિત માહિતી મેળવવા માટે ડેટાને ફિલ્ટર કરવાનું છે. જ્યારે પાયથોનની વાત આવે છે, ત્યારે શક્તિશાળી પુસ્તકાલય પંડાસ અમારી મદદ માટે આવે છે. આ લેખમાં, અમે ચર્ચા કરીશું પાંડા ડેટાફ્રેમમાં બધી કૉલમ કેવી રીતે ફિલ્ટર કરવી. અમે કોડના પગલા-દર-પગલા સમજૂતીમાંથી પસાર થઈશું અને સમાન સમસ્યાઓ માટે ઉપયોગમાં લઈ શકાય તેવી લાઇબ્રેરીઓ અને કાર્યોની ઊંડી સમજ આપીશું.