डेटा हाताळणी आणि विश्लेषणाच्या जगात, गहाळ मूल्ये हाताळणे हे एक महत्त्वपूर्ण कार्य आहे. पांड्या, मोठ्या प्रमाणावर वापरलेली पायथन लायब्ररी, आम्हाला गहाळ डेटा कार्यक्षमतेने व्यवस्थापित करण्यास अनुमती देते. गहाळ मूल्ये हाताळण्यासाठी एक सामान्य दृष्टीकोन म्हणजे ही मूल्ये मॅप करण्यासाठी आणि पुनर्स्थित करण्यासाठी शब्दकोश वापरणे. या लेखात, आम्ही डेटासेटमधील हरवलेली मूल्ये बदलण्यासाठी शब्दकोष वापरण्यासाठी पांडा आणि पायथनच्या सामर्थ्याचा फायदा कसा घ्यावा याबद्दल चर्चा करू.
python ला
Python ची ओळख करून द्यावी तितकी थोडीच आहे. हे सर्व विकसकांद्वारे सुप्रसिद्ध आहे.
तुम्हाला हवी असलेली कोणतीही गोष्ट Python द्वारे करता येते आणि याने, त्याच्या साधेपणाने आणि साधेपणाने, आज ती स्टार प्रोग्रामिंग भाषांपैकी एक बनली आहे. ही एक जोरदार टाइप केलेली ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड भाषा आहे ज्यामध्ये कोड वाचनीयता राखणे विशेषतः महत्वाचे आहे.
डेटा सायन्स, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आणि संबंधित सर्व गोष्टींमध्ये ही स्टार भाषा आहे.
परंतु तरीही तुम्ही वेब अॅप्लिकेशन्स किंवा तुम्ही विचार करू शकता असे कोणतेही साधन तयार करू शकता.
प्रत्येक गोष्टीसाठी पुस्तकांची दुकाने आहेत !!!
या विभागात आम्ही पायथन डेव्हलपरला वारंवार सामोरे जाणाऱ्या काही मुख्य समस्यांचे निराकरण करतो. अशा प्रकारे अजगरातील निन्जा देव बनण्याचा मार्ग निश्चित झाला आहे.
सोडवले: दिवस पांडा डेटटाइम कसे वगळायचे
फॅशन आणि प्रोग्रामिंग दोन पूर्णपणे भिन्न जगांसारखे वाटू शकते, परंतु जेव्हा डेटा विश्लेषण आणि ट्रेंड अंदाज येतो तेव्हा ते सुंदरपणे एकत्र येऊ शकतात. या लेखात, आम्ही फॅशन उद्योगातील डेटा विश्लेषणासाठी एक सामान्य समस्या शोधू: पांडा डेटटाइम डेटामधून विशिष्ट दिवस वगळणे. नमुने, ट्रेंड आणि विक्री डेटाचे विश्लेषण करताना हे विशेषतः उपयुक्त ठरू शकते. आम्ही कोडचे चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण देऊ आणि विविध लायब्ररी आणि फंक्शन्सवर चर्चा करू जे आम्हाला आमचे ध्येय साध्य करण्यात मदत करतील.
सोडवले: टेबल पांडा ते postgresql
डेटा विश्लेषण आणि हाताळणीच्या जगात, सर्वात लोकप्रिय पायथन लायब्ररींपैकी एक आहे पांड्या. हे संरचित डेटासह कार्य करण्यासाठी विविध शक्तिशाली साधने प्रदान करते, ज्यामुळे हाताळणी करणे, दृश्यमान करणे आणि विश्लेषण करणे सोपे होते. डेटा विश्लेषकाला ज्या अनेक कामांचा सामना करावा लागतो त्यापैकी एक म्हणजे a कडून डेटा आयात करणे CSV a मध्ये फाइल करा पोस्टग्रे एसक्यूएल डेटाबेस या लेखात, आम्ही दोन्ही वापरून हे कार्य प्रभावीपणे आणि कार्यक्षमतेने कसे करावे याबद्दल चर्चा करू पांड्या आणि ते सायकोपजी 2 लायब्ररी आम्ही या प्रक्रियेत गुंतलेली विविध कार्ये आणि लायब्ररी देखील एक्सप्लोर करू, समाधानाची सर्वसमावेशक समज प्रदान करू.
निराकरण: पांडा मालिका मालिकेतील प्रत्येक आयटमला शब्द जोडते
Python मधील Pandas ही एक शक्तिशाली आणि लवचिक लायब्ररी आहे, जी सामान्यतः डेटा हाताळणी आणि विश्लेषण कार्यांसाठी वापरली जाते. पांडामधील मुख्य घटकांपैकी एक आहे मालिका ऑब्जेक्ट, जे एक-आयामी, लेबल केलेले अॅरे बनवते. या लेखात, आम्ही एका विशिष्ट समस्येवर लक्ष केंद्रित करू: पांडस मालिकेतील प्रत्येक आयटममध्ये एक शब्द जोडणे. आम्ही त्याच्या आतील कार्यपद्धती समजून घेण्‍यासाठी संहितेची चरण-दर-चरण चर्चा करून उपाय शोधू. याव्यतिरिक्त, आम्ही संबंधित लायब्ररी, कार्ये यावर चर्चा करू आणि तत्सम समस्यांबद्दल अंतर्दृष्टी प्रदान करू.
सोडवले: पांडा अस्तित्वात नसल्यास डेटाफ्रेममध्ये एकाधिक स्तंभ जोडा
Pandas ही एक मुक्त-स्रोत पायथन लायब्ररी आहे जी उच्च-कार्यक्षमता, वापरण्यास-सोपी डेटा संरचना आणि डेटा विश्लेषण साधने प्रदान करते. डेटा मॅनिपुलेशन आणि अॅनालिसिसचा प्रश्न येतो तेव्हा डेव्हलपर आणि डेटा सायंटिस्ट यांच्यासाठी ही निवड बनली आहे. Pandas द्वारे प्रदान केलेल्या शक्तिशाली वैशिष्ट्यांपैकी एक म्हणजे डेटाफ्रेम तयार करणे आणि त्यात बदल करणे. या लेखात, आम्ही पांडा लायब्ररी वापरून, डेटाफ्रेममध्ये एकाधिक स्तंभ जोडण्याची प्रक्रिया शोधू. आम्ही कोडचे चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण देऊ आणि संबंधित फंक्शन्स, लायब्ररी आणि मार्गात तुम्हाला येऊ शकणार्‍या समस्यांबद्दल जाणून घेऊ.
निराकरण: एकाधिक स्तंभ पांडा घाला
पांडा ही एक शक्तिशाली आणि बहुमुखी पायथन लायब्ररी आहे जी डेटा हाताळणी आणि विश्लेषणासाठी मोठ्या प्रमाणावर वापरली जाते. डेटासह कार्य करताना एक सामान्य आवश्यकता म्हणजे डेटाफ्रेममध्ये एकाधिक स्तंभ समाविष्ट करणे. या लेखात, आम्ही Pandas लायब्ररी वापरून डेटाफ्रेममध्ये एकाधिक स्तंभ जोडण्याची प्रक्रिया एक्सप्लोर करू, कोडवर चर्चा करू आणि संबंधित फंक्शन्स, लायब्ररी आणि संकल्पनांमध्ये खोलवर जाऊ जे तुम्हाला Pandas तज्ञ बनण्यास मदत करू शकतात.
सोडवले: पांडांमधील गहाळ मूल्यांची संख्या मिळवणे
Pandas ही Python साठी मोठ्या प्रमाणावर वापरलेली ओपन-सोर्स डेटा मॅनिप्युलेशन लायब्ररी आहे. हे मोठ्या डेटासेटचे प्रभावीपणे हाताळणी आणि विश्लेषण करण्यासाठी आवश्यक डेटा संरचना आणि कार्ये प्रदान करते. पांडा वापरताना डेटा शास्त्रज्ञ आणि विश्लेषकांना भेडसावणारी एक सामान्य समस्या म्हणजे डेटासेटमधील हरवलेली मूल्ये हाताळणे. या लेखात, आम्ही विविध तंत्रांचा वापर करून, कोडचे चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण वापरून पांडा डेटाफ्रेममधील हरवलेल्या मूल्यांची संख्या कशी मोजायची आणि या समस्येचे निराकरण करण्यात गुंतलेली काही लायब्ररी आणि कार्ये यांचा सखोल अभ्यास करू.
निराकरण: टाइमस्टॅम्प पीरियड पांडामध्ये रूपांतरित करा
आजच्या जगात, वेळ-मालिका डेटासह कार्य करणे हे विकसकासाठी आवश्यक कौशल्य आहे. टाइमस्टॅम्पला साप्ताहिक किंवा मासिक डेटा सारख्या विशिष्ट कालावधीत रूपांतरित करणे हे सामान्य कार्यांपैकी एक आहे. डेटामधील ट्रेंड आणि पॅटर्नचा अभ्यास करण्यासारख्या विविध विश्लेषणांसाठी हे ऑपरेशन महत्त्वपूर्ण आहे. या लेखात, आम्ही शक्तिशाली Python लायब्ररी, Pandas वापरून टाइम-सीरिज डेटासेटमध्ये टाइमस्टॅम्पला पीरियडमध्ये कसे रूपांतरित करायचे ते एक्सप्लोर करू. आम्ही कोडमध्ये खोलवर जाऊ, प्रक्रियेत गुंतलेली लायब्ररी आणि कार्ये एक्सप्लोर करू आणि या समस्येचे निराकरण करण्यात त्यांचे महत्त्व समजून घेऊ.
Pandas एक मुक्त-स्रोत डेटा विश्लेषण आणि हाताळणी लायब्ररी आहे, जी वेळ-मालिका डेटासह कार्य करण्यासाठी लवचिक आणि उच्च-कार्यक्षम कार्ये प्रदान करते. हे आमचे कार्य सोपे, अचूक आणि कार्यक्षम बनवते.
सोडवले: पांडामधील सर्व स्तंभ फिल्टर करा
डेटा विश्लेषणाच्या जगात, मोठ्या डेटासेट हाताळणे एक कठीण काम असू शकते. या प्रक्रियेतील एक आवश्यक भाग म्हणजे संबंधित माहिती मिळविण्यासाठी डेटा फिल्टर करणे. जेव्हा पायथन, शक्तिशाली लायब्ररी येतो पांडा आमच्या मदतीला येतो. या लेखात, आम्ही चर्चा करू पांडा डेटाफ्रेममधील सर्व स्तंभ कसे फिल्टर करावे. आम्ही कोडचे चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण देऊ आणि लायब्ररी आणि फंक्शन्सची सखोल माहिती देऊ ज्या समान समस्यांसाठी वापरल्या जाऊ शकतात.