डेटा हेरफेर और विश्लेषण की दुनिया में लापता मूल्यों को संभालना एक महत्वपूर्ण कार्य है। पांडा, एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पायथन लाइब्रेरी, हमें लापता डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की अनुमति देती है। लापता मूल्यों से निपटने के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण में इन मूल्यों को मैप करने और बदलने के लिए शब्दकोशों का उपयोग करना शामिल है। इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कि डेटासेट में लापता मानों को बदलने के लिए शब्दकोशों का उपयोग करने के लिए पंडों और पायथन की शक्ति का लाभ कैसे उठाया जाए।
अजगर
पायथन से परिचय कराने के लिए बहुत कम है। यह सभी डेवलपर्स द्वारा अच्छी तरह से जाना जाता है।
आप जो कुछ भी चाहते हैं वह पायथन के साथ किया जा सकता है और इसने अपनी सरलता और सरलता के साथ मिलकर इसे आज स्टार प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बना दिया है। यह एक दृढ़ता से टाइप की गई वस्तु-उन्मुख भाषा है जिसमें कोड पठनीयता बनाए रखना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
यह डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और इससे जुड़ी हर चीज में स्टार लैंग्वेज है।
लेकिन आप अभी भी वेब एप्लिकेशन या कोई अन्य टूल बना सकते हैं जिसके बारे में आप सोच सकते हैं।
हर चीज के लिए किताबों की दुकानें हैं!!!
इस खंड में हम कुछ मुख्य समस्याओं को हल करते हैं जो पायथन डेवलपर अक्सर सामना करते हैं। इस तरह अजगर में निंजा देव बनने का रास्ता सुनिश्चित हो जाता है।
हल किया गया: पांडा के समय के दिनों को कैसे छोड़ा जाए
फैशन और प्रोग्रामिंग दो पूरी तरह से अलग दुनिया की तरह लग सकते हैं, लेकिन जब डेटा विश्लेषण और प्रवृत्ति पूर्वानुमान की बात आती है, तो वे खूबसूरती से एक साथ आ सकते हैं। इस लेख में, हम फैशन उद्योग में डेटा विश्लेषण के लिए एक आम समस्या का पता लगाएंगे: पांडा डेटाटाइम डेटा से विशिष्ट दिनों को छोड़ना। पैटर्न, रुझान और बिक्री डेटा का विश्लेषण करते समय यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। हम कोड की चरण-दर-चरण व्याख्या करेंगे, और विभिन्न पुस्तकालयों और कार्यों पर चर्चा करेंगे जो हमें अपने लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करेंगे।
हल: टेबल पांडा से पोस्टग्रेस्क्ल
डेटा विश्लेषण और हेरफेर की दुनिया में, सबसे लोकप्रिय पायथन पुस्तकालयों में से एक है पांडा. यह संरचित डेटा के साथ काम करने के लिए कई प्रकार के शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है, जिससे हेरफेर करना, कल्पना करना और विश्लेषण करना आसान हो जाता है। डेटा विश्लेषक के सामने आने वाले कई कार्यों में से एक डेटा आयात करना है CSV एक में फ़ाइल पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस। इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कि दोनों का उपयोग करके इस कार्य को प्रभावी ढंग से और कुशलता से कैसे किया जाए पांडा और मानस २ पुस्तकालय। हम समाधान की व्यापक समझ प्रदान करते हुए इस प्रक्रिया में शामिल विभिन्न कार्यों और पुस्तकालयों का भी पता लगाएंगे।
हल: पांडा श्रृंखला श्रृंखला में प्रत्येक आइटम में शब्द जोड़ती है
पांडा पायथन में एक शक्तिशाली और लचीली लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग आमतौर पर डेटा हेरफेर और विश्लेषण कार्यों के लिए किया जाता है। पांडा के भीतर प्रमुख घटकों में से एक है कई वस्तु, जो एक आयामी, लेबल वाली सरणी का गठन करती है। इस लेख में, हम एक विशिष्ट समस्या पर ध्यान केंद्रित करेंगे: पंडों की श्रृंखला में प्रत्येक आइटम में एक शब्द जोड़ना। हम एक समाधान के माध्यम से चलेंगे, इसके आंतरिक कामकाज को समझने के लिए कोड चरणबद्ध तरीके से चर्चा करेंगे। इसके अतिरिक्त, हम संबंधित पुस्तकालयों, कार्यों पर चर्चा करेंगे और समान समस्याओं में अंतर्दृष्टि प्रदान करेंगे।
हल: पांडा मौजूद नहीं होने पर डेटाफ़्रेम में कई कॉलम जोड़ें
पांडा एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो उच्च-प्रदर्शन, उपयोग में आसान डेटा संरचना और डेटा विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है। जब डेटा हेरफेर और विश्लेषण की बात आती है तो यह डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बन गया है। पांडा द्वारा प्रदान की जाने वाली शक्तिशाली विशेषताओं में से एक डेटा फ़्रेम बनाना और संशोधित करना है। इस लेख में, हम पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए डेटाफ़्रेम में कई कॉलम जोड़ने की प्रक्रिया का पता लगाएंगे, यदि वे मौजूद नहीं हैं। हम कोड के चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण के माध्यम से चलेंगे और संबंधित कार्यों, पुस्तकालयों और समस्याओं में डुबकी लगाएंगे जो आपको रास्ते में मिल सकती हैं।
हल: एकाधिक स्तंभ पांडा सम्मिलित करें
पांडा एक शक्तिशाली और बहुमुखी पायथन पुस्तकालय है जिसका व्यापक रूप से डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा के साथ काम करते समय एक सामान्य आवश्यकता डेटाफ़्रेम में कई कॉलम सम्मिलित करना है। इस लेख में, हम पांडा पुस्तकालय का उपयोग करके डेटाफ़्रेम में कई कॉलम जोड़ने की प्रक्रिया का पता लगाएंगे, कोड पर चर्चा करेंगे, और संबंधित कार्यों, पुस्तकालयों और अवधारणाओं में गहराई से गोता लगाएंगे जो आपको पांडा विशेषज्ञ बनने में मदद कर सकते हैं।
हल: पांडा में लापता मूल्यों की संख्या प्राप्त करना
पांडा पायथन के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन-सोर्स डेटा मैनिपुलेशन लाइब्रेरी है। यह बड़े डेटासेट को प्रभावी ढंग से हेरफेर और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक डेटा संरचना और कार्य प्रदान करता है। पांडा का उपयोग करते समय एक आम समस्या डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों का सामना करना पड़ता है जो डेटासेट में लापता मूल्यों को संभाल रहा है। इस लेख में, हम विभिन्न तकनीकों, कोड के चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण, और इस समस्या को हल करने में शामिल कुछ पुस्तकालयों और कार्यों में गहराई से तल्लीन करने के लिए एक पांडा डेटाफ़्रेम में लापता मूल्यों की संख्या की गणना करने का तरीका जानेंगे।
हल: टाइमस्टैम्प को पीरियड पांडा में बदलें
आज की दुनिया में, समय-श्रृंखला डेटा के साथ काम करना एक डेवलपर के लिए एक आवश्यक कौशल है। सामान्य कार्यों में से एक टाइमस्टैम्प को एक विशिष्ट अवधि में परिवर्तित करना है, जैसे साप्ताहिक या मासिक डेटा। यह ऑपरेशन विभिन्न विश्लेषणों के लिए महत्वपूर्ण है, जैसे डेटा में रुझान और पैटर्न का अध्ययन करना। इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि शक्तिशाली पायथन लाइब्रेरी, पांडा का उपयोग करके टाइम-सीरीज़ डेटासेट में टाइमस्टैम्प को पीरियड में कैसे बदला जाए। हम कोड में गहराई से गोता लगाएंगे, प्रक्रिया में शामिल पुस्तकालयों और कार्यों का पता लगाएंगे और इस समस्या को हल करने में उनके महत्व को समझेंगे।
पांडा एक ओपन-सोर्स डेटा विश्लेषण और हेरफेर लाइब्रेरी है, जो समय-श्रृंखला डेटा के साथ काम करने के लिए लचीले और उच्च प्रदर्शन वाले कार्य प्रदान करता है। यह हमारे कार्य को सरल, सटीक और कुशल बनाता है।
हल: पांडा में सभी कॉलम फ़िल्टर करें
डेटा विश्लेषण की दुनिया में, बड़े डेटासेट को संभालना एक कठिन काम हो सकता है। प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा को फ़िल्टर करना इस प्रक्रिया के आवश्यक भागों में से एक है। जब यह शक्तिशाली पुस्तकालय पायथन की बात आती है पांडा हमारी सहायता के लिए आता है। इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कैसे एक पांडा DataFrame में सभी स्तंभों को फ़िल्टर करने के लिए. हम कोड की चरण-दर-चरण व्याख्या से गुजरेंगे और पुस्तकालयों और कार्यों की गहरी समझ प्रदान करेंगे जिनका उपयोग समान समस्याओं के लिए किया जा सकता है।