ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ದಿನಗಳು ಪಾಂಡಾಗಳ ದಿನಾಂಕ ಸಮಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು

ಫ್ಯಾಷನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಪಂಚಗಳಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಬಂದಾಗ, ಅವರು ಸುಂದರವಾಗಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬರಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಫ್ಯಾಶನ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ: ಪಾಂಡಾಗಳ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವಿವಿಧ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಫ್ಯಾಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್

ಪಾಂಡಾಗಳು ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದ್ದು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫ್ಯಾಷನ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶೋಧಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಲೀಸಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಗಳು ಅಥವಾ ದಿನಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಪ್ಪು ಶುಕ್ರವಾರ ಅಥವಾ ಸೈಬರ್ ಸೋಮವಾರದಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಮಾರಾಟದ ದಿನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ನಾವು ವಾರಾಂತ್ಯ ಅಥವಾ ರಜಾದಿನಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು ಬಯಸಬಹುದು.

ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ನಾವು CSV ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ದೈನಂದಿನ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ವಾರಾಂತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ನಾವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಾರಾಂತ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಹಂತ ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಅಗತ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
2. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
3. ದಿನಾಂಕ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ (ಈಗಾಗಲೇ ಆ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ).
4. ವಾರಾಂತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ.
5. ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.

ಸೂಚನೆ: ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.

# 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())

ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮೇಲಿನ ಕೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಎರಡು ಅಗತ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ: pandas.tseries.offsets ನಿಂದ ಪಾಂಡಾಗಳು ಮತ್ತು BDay (ವ್ಯಾಪಾರ ದಿನ). ನಾವು ಪಾಂಡಾಗಳ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಓದಿ_ಸಿಎಸ್ವಿ, ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ ಕಾಲಮ್ ದಿನಾಂಕದ ಸಮಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ನಮ್ಮ dt.dayofweek ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ವಾರದ ದಿನವನ್ನು ಪೂರ್ಣಾಂಕವಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ (ಸೋಮವಾರ: 0, ಭಾನುವಾರ: 6). ವಾರಾಂತ್ಯಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು, ನಾವು ವಾರದ ದಿನದ ಮೌಲ್ಯ 5 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಬಳಸಿ ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ತಲೆ() ಕಾರ್ಯ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು

ಇತರ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ದಿನಾಂಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕೆಲವು ಉಪಯುಕ್ತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• numPy: ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿ, ಇದನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಅರೇ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.
• ದಿನಾಂಕ ಸಮಯ: ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ದಿನಾಂಕ_ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ವ್ಯವಹಾರದ ದಿನಗಳು, ವಾರಗಳು ಅಥವಾ ತಿಂಗಳುಗಳಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಆವರ್ತನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಪ್ರಕಾರ ದಿನಾಂಕಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಪಾಂಡಾಗಳೊಳಗಿನ ಕಾರ್ಯ.

ಪಾಂಡಾಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತಹ ಫ್ಯಾಷನ್ ಉದ್ಯಮದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.