Pandas என்பது பைத்தானில் உள்ள சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாகும், இது பொதுவாக தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. பாண்டாக்களுக்குள் இருக்கும் முக்கிய கூறுகளில் ஒன்று தொடர் பொருள், இது ஒரு பரிமாண, பெயரிடப்பட்ட வரிசையை உருவாக்குகிறது. இந்தக் கட்டுரையில், ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலில் கவனம் செலுத்துவோம்: பாண்டாஸ் தொடரில் உள்ள ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் ஒரு வார்த்தையைச் சேர்ப்பது. அதன் உள் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்ள, குறியீட்டைப் படிப்படியாகப் பற்றி விவாதித்து, ஒரு தீர்வைக் காண்போம். கூடுதலாக, நாங்கள் தொடர்புடைய நூலகங்கள், செயல்பாடுகள் மற்றும் இதே போன்ற சிக்கல்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குவோம்.
பாண்டாக்கள்
தீர்க்கப்பட்டது: பாண்டாக்களில் விடுபட்ட மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையைப் பெறுதல்
Pandas என்பது Python க்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல தரவு கையாளுதல் நூலகம் ஆகும். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறம்பட கையாளவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் தேவையான தரவு கட்டமைப்புகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை இது வழங்குகிறது. பாண்டாக்களைப் பயன்படுத்தும் போது தரவு விஞ்ஞானிகளும் ஆய்வாளர்களும் சந்திக்கும் ஒரு பொதுவான சிக்கல் தரவுத்தொகுப்பில் காணாமல் போன மதிப்புகளைக் கையாள்வது. இந்தக் கட்டுரையில், பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு பாண்டாஸ் டேட்டாஃப்ரேமில் விடுபட்ட மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையை எவ்வாறு கணக்கிடுவது, குறியீட்டின் படிப்படியான விளக்கங்கள் மற்றும் இந்த சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் ஈடுபட்டுள்ள சில நூலகங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளை ஆழமாக ஆராய்வோம்.
தீர்க்கப்பட்டது: பல நெடுவரிசை பாண்டாக்களை செருகவும்
பாண்டாஸ் ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை பைதான் நூலகம் தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது ஒரு பொதுவான தேவை டேட்டாஃப்ரேமில் பல நெடுவரிசைகளைச் செருகுவதாகும். இந்தக் கட்டுரையில், Pandas நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி DataFrame இல் பல நெடுவரிசைகளைச் சேர்ப்பதற்கான செயல்முறையை ஆராய்வோம், குறியீட்டைப் பற்றி விவாதிப்போம், மேலும் தொடர்புடைய செயல்பாடுகள், நூலகங்கள் மற்றும் நீங்கள் பாண்டாஸ் நிபுணராக ஆவதற்கு உதவும் கருத்துகளை ஆழமாகப் பார்ப்போம்.
தீர்க்கப்பட்டது: பாண்டாக்களில் உள்ள அனைத்து நெடுவரிசைகளையும் வடிகட்டவும்
தரவு பகுப்பாய்வு உலகில், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாள்வது ஒரு கடினமான பணியாகும். இந்தச் செயல்பாட்டின் இன்றியமையாத பாகங்களில் ஒன்று, தொடர்புடைய தகவலைப் பெற தரவை வடிகட்டுவது. பைத்தானுக்கு வரும்போது, சக்திவாய்ந்த நூலகம் பாண்டாக்கள் எங்கள் உதவிக்கு வருகிறது. இந்த கட்டுரையில், நாம் விவாதிப்போம் பாண்டாஸ் டேட்டாஃப்ரேமில் அனைத்து நெடுவரிசைகளையும் வடிகட்டுவது எப்படி. குறியீட்டின் படிப்படியான விளக்கத்திற்குச் சென்று, இதே போன்ற சிக்கல்களுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய நூலகங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை வழங்குவோம்.
தீர்க்கப்பட்டது: நேர முத்திரையை பீரியட் பாண்டாக்களாக மாற்றவும்
இன்றைய உலகில், நேர-தொடர் தரவுகளுடன் பணிபுரிவது ஒரு டெவலப்பருக்கு இன்றியமையாத திறமையாகும். வாராந்திர அல்லது மாதாந்திர தரவு போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு நேர முத்திரையை மாற்றுவது பொதுவான பணிகளில் ஒன்றாகும். தரவுகளின் போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களைப் படிப்பது போன்ற பல்வேறு பகுப்பாய்வுகளுக்கு இந்த செயல்பாடு முக்கியமானது. இந்த கட்டுரையில், சக்திவாய்ந்த பைதான் நூலகமான பாண்டாஸைப் பயன்படுத்தி நேர-தொடர் தரவுத்தொகுப்பில் நேர முத்திரையை காலகட்டத்திற்கு மாற்றுவது எப்படி என்பதை ஆராய்வோம். குறியீட்டில் ஆழமாக மூழ்கி, செயல்பாட்டில் உள்ள நூலகங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளை ஆராய்வோம், மேலும் இந்த சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் அவற்றின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்வோம்.
பாண்டாஸ் என்பது ஒரு திறந்த மூல தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் கையாளுதல் நூலகம் ஆகும், இது நேர-தொடர் தரவுகளுடன் பணிபுரிய நெகிழ்வான மற்றும் உயர்-செயல்திறன் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இது எங்கள் பணியை எளிமையாகவும், துல்லியமாகவும், திறமையாகவும் செய்கிறது.
தீர்க்கப்பட்டது: தேதி dtypes ஐ பொருளில் இருந்து ns%2CUTC ஆக பாண்டாக்களுடன் மாற்ற
பைத்தானுடன் பணிபுரியும் போது தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு உலகில் பாண்டாஸ் ஒரு இன்றியமையாத கருவியாகும். அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவை தரவைக் கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வது தொடர்பான பரந்த அளவிலான பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. Pandas உடன் பணிபுரியும் போது எதிர்கொள்ளும் ஒரு பொதுவான பிரச்சனை, UTC நேர மண்டலத்துடன் தேதி dtypes ஐ Object இலிருந்து ns ஆக மாற்றுவது. சில தரவுத்தொகுப்புகளில், தேதி நெடுவரிசைகள் இயல்புநிலையாக தேதி dtypes ஆக அங்கீகரிக்கப்படாமல், அதற்குப் பதிலாகப் பொருள்களாகக் கருதப்படுவதால், இந்த மாற்றம் அவசியம்.
தீர்க்கப்பட்டது: பிறந்த தேதி நெடுவரிசையை வயது பாண்டாக்களாக மாற்றவும்
இன்றைய உலகில், தரவு பகுப்பாய்வு அதிக முக்கியத்துவம் பெற்றுள்ளது, மேலும் தரவு ஆய்வாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளால் பயன்படுத்தப்படும் மிகவும் பிரபலமான கருவிகளில் ஒன்று பாண்டாஸ் நூலகத்துடன் கூடிய பைதான் ஆகும். Pandas என்பது சக்திவாய்ந்த, திறந்த மூல தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் கையாளுதல் கருவியாகும், இது தரவு கட்டமைப்புகள் மற்றும் தொடர்களை எளிதாக கையாள அனுமதிக்கிறது. பயனர்கள் சந்திக்கும் ஒரு பொதுவான பிரச்சனை, மிகவும் துல்லியமான மற்றும் நடைமுறை பகுப்பாய்வுக்காக பிறந்த தேதிகளை வயதாக மாற்றுவதாகும். இந்தக் கட்டுரையில், குறியீட்டை செயல்படுத்துவதற்கான தெளிவான எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் விளக்கங்களுடன் இந்த சிக்கலை எவ்வாறு சமாளிப்பது என்பதை ஆராய்வோம்.
Pandas என்பது ஒரு பல்துறை கருவியாகும், இது பெரும்பாலும் DateTime பொருட்களுடன் வேலை செய்வதை உள்ளடக்கியது - இது பிறந்த தேதிகளைக் கையாளும் போது நடக்கும். பிறந்த தேதிகளை வயதாக மாற்றுவதற்கான முதல் படிக்கு DateTime நூலகத்துடன் எளிய எண்கணிதம் தேவைப்படுகிறது. தனிநபர்களின் பிறந்த தேதிக்கும் தற்போதைய தேதிக்கும் உள்ள வித்தியாசத்தைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் அவர்களின் வயதைக் கண்டறிய இது உதவும்
தீர்க்கப்பட்டது: பாண்டாக்கள் s3 இலிருந்து பார்க்வெட்டைப் படித்தனர்
இன்றைய பேஷன்-உந்துதல் உலகில், பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளைக் கையாள்வது மிகவும் பொதுவானது, மேலும் Pandas என்பது Python இல் உள்ள பிரபலமான நூலகமாகும், இது சக்திவாய்ந்த, பயன்படுத்த எளிதான தரவு கையாளுதல் கருவிகளை வழங்குகிறது. பல்வேறு வகையான தரவு வடிவங்களில், பார்க்வெட் அதன் திறமையான நெடுவரிசை சேமிப்பு மற்றும் இலகுரக தொடரியல் ஆகியவற்றிற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. Amazon S3 என்பது உங்கள் கோப்புகளுக்கான பிரபலமான சேமிப்பக விருப்பமாகும், மேலும் அதை பாண்டாக்களுடன் ஒருங்கிணைப்பது உங்கள் பணிப்பாய்வுகளை கணிசமாக மேம்படுத்தும். இந்த கட்டுரையில், சக்திவாய்ந்த பாண்டாஸ் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி Amazon S3 இலிருந்து பார்க்வெட் கோப்புகளை எவ்வாறு படிப்பது என்பதை ஆராய்வோம்.
தீர்க்கப்பட்டது: பாண்டாக்கள் ஒவ்வொரு நெடுவரிசைக்கும் தனிப்பட்ட மதிப்பு
Pandas என்பது தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் பைதான் நூலகமாகும். தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது ஒரு பொதுவான பணி ஒவ்வொரு நெடுவரிசையிலும் தனிப்பட்ட மதிப்புகளைக் கண்டறிய வேண்டும். இது உங்கள் தரவில் உள்ள மதிப்புகளின் பன்முகத்தன்மை மற்றும் விநியோகத்தைப் புரிந்துகொள்வதில் உதவிகரமாக இருக்கும், அத்துடன் சாத்தியமான புறம்போக்கு மற்றும் பிழைகளை அடையாளம் காணவும். இந்தக் கட்டுரையில், Pandas ஐப் பயன்படுத்தி இந்தப் பணியை எவ்வாறு நிறைவேற்றுவது என்பதை ஆராய்வோம் மற்றும் அதில் உள்ள குறியீட்டின் விரிவான, படிப்படியான விளக்கத்தை வழங்குவோம். தனிப்பட்ட மதிப்புகள் மற்றும் பிற தரவு பகுப்பாய்வு பணிகளுடன் பணிபுரியும் போது பயனுள்ளதாக இருக்கும் சில தொடர்புடைய நூலகங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்.