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पांडास

पायथन के साथ वास्तविक डेटा पढ़ना, देखना, फ़िल्टर करना और सारांशित करना। CSV फ़ाइलों से लेकर समूहीकृत योग तक — प्रत्येक अध्याय में छह चरण और दस प्रश्नों की क्विज़।

प्रत्येक अध्याय के छह चरण

  1. 1समस्या
  2. 2समझें
  3. 3उदाहरण
  4. 4अनुमान
  5. 5स्वयं करें
  6. 6चुनौती
  1. 01पांडास इंस्टॉल करना और आपकी पहली टेबलपांडास पायथन के साथ नहीं आता। वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाना, pip से इंस्टॉल करना, वर्ज़न जांचना, और अपने हाथों से पहला DataFrame बनाना।25 मिनट१० प्रश्न
  2. 02Series और DataFrame — पांडास की दो मुख्य चीज़ेंकॉलम क्या है, टेबल क्या है, और क्यों एक कॉलम की सभी वैल्यूज़ का एक ही टाइप होना अनिवार्य है। df["col"] और df[["col"]] के अंतर के साथ।30 मिनट१० प्रश्न
  3. 03CSV फ़ाइल पढ़ना, और पढ़ने के बाद जांचनाread_csv से फ़ाइल पढ़ना और तुरंत shape, head, info व describe से उसकी जांच करना — क्योंकि गलत पढ़ी गई फ़ाइल बिना किसी एरर के गलत उत्तर देती है।30 मिनट१० प्रश्न
  4. 04कॉलम और पंक्तियाँ चुनना — नाम से या स्थान सेटेबल के किसी हिस्से की ओर इशारा करना: ब्रैकेट्स से कॉलम, loc से लेबल द्वारा और iloc से पोज़ीशन द्वारा पंक्तियाँ, at से एकल सेल — और हमेशा यह जानना कि आप किस तरीके का उपयोग कर रहे हैं।45 मिनट१० प्रश्न
  5. 05पंक्तियों को फ़िल्टर करना — हर पंक्ति से एक ही सवाल पूछनाकेवल वही पंक्तियाँ रखना जो शर्त पूरी करती हैं: बूलियन मास्क, &, | और ~ से शर्तें जोड़ना, isin, between और .str मेथड्स, .loc से फ़िल्टर करना — और बिना किसी साइलेंट एरर के सीधे पंक्तियों का मान बदलना।45 मिनट१० प्रश्न
  6. 06अनुपस्थित डेटा — रिक्तियों को खोजना और उनका अर्थ तय करनाटेबल में हर रिक्ति को पहचानना (यहाँ तक कि - या ? जैसे टेक्स्ट में छिपे मान भी), यह समझना कि NaN कैसे योग, औसत और डेटा टाइप बदलता है, और सोच-समझकर हर कॉलम के लिए निर्णय लेना — रिक्ति को हटाएं, भरें या वैसे ही रखें।45 मिनट१० प्रश्न
  7. 07पंक्तियों को क्रमबद्ध करना — और टाई होने पर क्या करेंsort_values से पंक्तियों को क्रम में लगाना: एक या कई कॉलम, प्रत्येक की अपनी दिशा, मिसिंग वैल्यूज़ और संख्याओं जैसा दिखने वाला टेक्स्ट — साथ ही "टॉप N" के लिए nlargest, और कट-ऑफ पर टाई होना क्यों कोई संयोग नहीं बल्कि एक सुविचारित निर्णय होना चाहिए।40 मिनट१० प्रश्न
  8. 08ग्रुपिंग और एग्रीगेशन — हर ग्रुप के लिए एक उत्तर"प्रति शाखा", "प्रति श्रेणी" और "प्रति दिन" जैसे सवालों को groupby की एक लाइन में बदलना: कुंजी (key), वैल्यू और एग्रीगेशन, named agg के साथ एक साथ कई गणनाएं, size बनाम count, दो कुंजियों से ग्रुपिंग, और औसतों के औसत का जाल।45 मिनट१० प्रश्न
  9. 09नए कॉलम जोड़ना — फ़ाइल में जो संख्याएँ नहीं हैं उन्हें तैयार करनामौजूदा कॉलमों से नए कॉलम बनाना: पूरे कॉलम पर अंकगणित और इंडेक्स का संरेखण, assign, np.where और np.select, map, pd.cut, .str व .dt, ग्रुप से तुलना के लिए transform, और अंतिम विकल्प के रूप में apply।50 मिनट१० प्रश्न
  10. 10DataFrames को जोड़ना — concat से ऊपर-नीचे जोड़ना, merge से मिलानाअलग-अलग टेबल्स को एक साथ लाना: concat से एक ही तरह के महीनों का डेटा ऊपर-नीचे जोड़ना, और merge से दूसरी टेबल से जानकारी मिलाना — सही तरह का merge चुनना, कौन सी पंक्तियाँ मेल नहीं खातीं यह देखना, और डुप्लिकेट की (duplicate key) से अनजाने में पंक्तियाँ बढ़ने से रोकना।50 मिनट१० प्रश्न