Complete Python Pandas Data Science Tutorial

आप क्या सीखेंगे

• पांडास लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा को कैसे लोड और मैनिपुलेट करें
• डेटा फ्रेम में कॉलम और पंक्तियों को कैसे एक्सेस और मैनिपुलेट करें
• पांडास का उपयोग करके डेटा को फिल्टर और ग्रुप करने के लिए कैसे करें

मुख्य अवधारणाएं

पांडास लाइब्रेरी एक शक्तिशाली टूल है जो डेटा को मैनिपुलेट और विश्लेषण करने में मदद करती है। डेटा फ्रेम पांडास का मुख्य डेटा स्ट्रैक्चर है, जो डेटा को एक टेबल के रूप में प्रस्तुत करता है। पांडास में डेटा को लोड करने के लिए कई तरीके हैं, जैसे कि CSV, एक्सेल, और टेक्स्ट फ़ाइलें। पांडास में डेटा को फिल्टर और ग्रुप करने के लिए कई फ़ंक्शन हैं, जैसे कि loc और groupby।

कोड उदाहरण

import pandas as pd
df = pd.read_csv('pokemon_data.csv')
print(df.head())

यह कोड पोकेमोन डेटा को लोड करता है और पहले 5 पंक्तियों को प्रिंट करता है।

df['total'] = df['HP'] + df['Attack'] + df['Defense'] + df['Special Attack'] + df['Special Defense'] + df['Speed']
print(df.head())

यह कोड एक नया कॉलम ’total’ बनाता है जो पोकेमोन के सभी स्टैट्स को जोड़ता है।

पाठ सारांश

इस पाठ में, हमने पांडास लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा को लोड और मैनिपुलेट करना सीखा। हमने डेटा फ्रेम को एक्सेस और मैनिपुलेट करने के लिए loc और groupby फ़ंक्शन का उपयोग किया। हमने डेटा को फिल्टर और ग्रुप करने के लिए कई तरीके सीखे, जैसे कि loc और groupby फ़ंक्शन का उपयोग। हमने पांडास का उपयोग करके डेटा को सेव करने और लोड करने के लिए कई तरीके सीखे, जैसे कि CSV, एक्सेल, और टेक्स्ट फ़ाइल।

अभ्यास व्यायाम

एक पोकेमोन डेटा फ्रेम बनाएं और इसमें एक नया कॉलम ’total’ बनाएं जो पोकेमोन के सभी स्टैट्स को जोड़ता है। फिर, डेटा को फिल्टर करें ताकि केवल उन पोकेमोन को दिखाया जाए जिनका ’total’ 500 से अधिक है।

आगे क्या है

अगले पाठ में, हम पांडास का उपयोग करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखेंगे। हम विभिन्न प्रकार के प्लॉट का उपयोग करके डेटा को देखने और समझने के लिए सीखेंगे।