ಪಾಂಡಾಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳೊಳಗಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಸರಣಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್, ಇದು ಒಂದು ಆಯಾಮದ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ: ಪಾಂಡಾಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ನಾವು ಪರಿಹಾರದ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತೇವೆ, ಅದರ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಾವು ಸಂಬಂಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪಾಂಡಾಗಳು
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು
Pandas ಪೈಥಾನ್‌ಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಎದುರಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳು, ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಎಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೆಲವು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಬಹು ಕಾಲಮ್ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
ಪಾಂಡಾಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೆಂದರೆ DataFrame ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಬಹು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಕುರಿತು ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುವುದು ಪಾಂಡಾಗಳ ಪರಿಣಿತರಾಗಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಬೆದರಿಸುವ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ಗೆ ಬಂದಾಗ, ಶಕ್ತಿಯುತ ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಪಾಂಡಾಗಳು ನಮ್ಮ ಸಹಾಯಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ. ನಾವು ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಅವಧಿ ಪಾಂಡಾಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ
ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಅಥವಾ ಮಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಗೆ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಂತಹ ವಿವಿಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಬಲ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಪಾಂಡಾಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಅವಧಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಡೈವ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಪಾಂಡಾಗಳು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸರಳ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ದಿನಾಂಕ ಡಿಟೈಪ್‌ಗಳನ್ನು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನಿಂದ ns%2CUTC ಗೆ ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು
ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಅದರ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಎದುರಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ದಿನಾಂಕ ಡಿಟೈಪ್‌ಗಳನ್ನು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನಿಂದ ಎನ್‌ಎಸ್‌ಗೆ ಯುಟಿಸಿ ಸಮಯವಲಯದೊಂದಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದಿನಾಂಕದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ದಿನಾಂಕ dtypes ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕದ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ವಯಸ್ಸಿನ ಪಾಂಡಾಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ
ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಬಳಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್. ಪಾಂಡಾಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ, ತೆರೆದ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸರಣಿಗಳ ಸುಲಭವಾದ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಎದುರಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ವಯಸ್ಸಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಕೋಡ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಎದುರಿಸಬೇಕೆಂದು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪಾಂಡಾಗಳು ಬಹುಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ವಯಸ್ಸಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೊದಲ ಹಂತಕ್ಕೆ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸರಳ ಅಂಕಗಣಿತದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ದಿನಾಂಕದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅವರ ವಯಸ್ಸನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪಾಂಡಾಗಳು s3 ರಿಂದ ಪ್ಯಾರ್ಕ್ವೆಟ್ ಅನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ
ಇಂದಿನ ಫ್ಯಾಷನ್-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳು ಜನಪ್ರಿಯ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ, ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ, ಪಾರ್ಕ್ವೆಟ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಸಮರ್ಥ ಸ್ತಂಭಾಕಾರದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಗುರವಾದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Amazon S3 ನಿಮ್ಮ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಜನಪ್ರಿಯ ಶೇಖರಣಾ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು Amazon S3 ನಿಂದ ಪ್ಯಾರ್ಕ್ವೆಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಓದುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪಾಂಡಾಗಳು ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ಅನನ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ
ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು, ಜೊತೆಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊರಗಿರುವವರು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೋಡ್‌ನ ವಿವರವಾದ, ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅನನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.