पाइथॉन में पंडों के साथ ट्राई से मोबाइल डेटा स्पीड का विश्लेषण

इस ट्यूटोरियल में, हम पांडा पैकेज का उपयोग करके मोबाइल डेटा गति का विश्लेषण करने जा रहे हैं। TRAI . से मोबाइल स्पीड डाउनलोड करें आधिकारिक वेबसाइट। फ़ाइल डाउनलोड करने के चरण।

एल्गोरिदम

1. [ट्राई](https://myspeed.trai.gov.in/) वेबसाइट पर जाएं।2. पृष्ठ के अंत तक नीचे स्क्रॉल करें।3. आपको अलग-अलग महीनों का मोबाइल स्पीड डेटा मिलेगा।4. सितंबर मोबाइल डेटा स्पीड डाउनलोड करें।

आइए देखें CSV . में कॉलम फ़ाइल।

• नेटवर्क का नाम

• नेटवर्क प्रौद्योगिकी

• परीक्षण का प्रकार

• गति

• सिग्नल की ताकत

• राज्य

हमें चाहिए पांडा, सुन्न, matplotlib पुस्तकालय। आइए डेटा का विश्लेषण करने के लिए कोडिंग शुरू करें।

उदाहरण

# आयात करने के लिए पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है जैसे pdimport numpy के रूप में npimport matplotlib.pyplot प्लॉट के रूप में # स्थिरांकDATASET ='sept19_publish.csv'NETWORK_NAME ='JIO'STATE ='आंध्र प्रदेश'# मानों को संग्रहीत करने के लिए सूची डाउनलोड_स्पीड =[]upload_speeds =[] स्टेट्स =[]ऑपरेटर्स =[]# pandasdata_frame =pd.read_csv (DATASET) का उपयोग करके डेटासेट आयात करना# आसान एक्सेस के लिए कॉलम नाम निर्दिष्ट करनाdata_frame.columns =['नेटवर्क', 'टेक्नोलॉजी', 'टाइप ऑफ टेस्ट', 'स्पीड', 'सिग्नल स्ट्रेंथ', 'स्टेट']# डाटासेट्यूनिक_स्टेट्स =डेटा_फ्रेम ['स्टेट'] से यूनिक स्टेट्स और ऑपरेटर्स प्राप्त करना। Unique_operators)

आउटपुट

यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं तो आपको निम्न परिणाम प्राप्त होंगे।

['कोलकाता' 'पंजाब' 'दिल्ली' 'यूपी वेस्ट' 'हरियाणा' नान 'वेस्ट बंगाल''तमिलनाडु' 'केरल' 'राजस्थान' 'गुजरात' 'महाराष्ट्र' 'चेन्नई''मध्य प्रदेश' 'यूपी पूर्व' 'कर्नाटक' 'उड़ीसा' 'आंध्र प्रदेश' 'बिहार' 'मुंबई' 'उत्तर पूर्व' 'हिमाचल प्रदेश' 'असम' 'जम्मू और कश्मीर'] ['जियो' 'एयरटेल' 'वोडाफोन' 'आइडिया' 'सेलोन' ' 'डॉल्फिन']

निरंतरता...

# एक नेटवर्क से संबंधित डेटा प्राप्त करना जो हम चाहते हैं# हमने पहले ही नेटवर्क घोषित कर दिया है# यह डेटा को फ़िल्टर कर रहा हैJIO =data_frame[data_frame['Network'] ==NETWORK_NAME]# अद्वितीय_राज्यों में राज्य के लिए सभी राज्यों के माध्यम से पुनरावृति:# वर्तमान स्थिति का सभी डेटा प्राप्त करना current_state =JIO[JIO['State'] ==State] # current_state से डाउनलोड गति प्राप्त करना download_speed_avg =download_speed['Speed'].mean() # current_state से अपलोड स्पीड प्राप्त करना upload_speed =current_state[current_state['Type of Test'] =='upload'] # upload_speed औसत upload_speed_avg =upload_speed['Speed'] की गणना करना। माध्य () # जाँच कर रहा है कि औसत या नान है या नहीं, अगर pd.isnull(download_speed_avg) या pd.isnull(upload_speed_avg):# दोनों गति को शून्य निर्दिष्ट करना download_speed, upload_speed =0, 0 और:# यदि मान मान हैं तो स्थिति जोड़ना स्टेट्स प्लॉट करने के लिए नहीं हैं। एपेंड (स्टेट) download_speeds.append(download_speed_avg) upload_speeds.append(upload_speed_avg) # डाउनलोड प्रिंट करना और अपलोड एवरेज प्रिंट (f'{state}:डाउनलोड एवरेज। {download_speed_avg:.3f} औसत अपलोड करें। {अपलोड _speed_avg:.3f}')

आउटपुट

यदि आप उपरोक्त कोड चलाते हैं तो आपको निम्न परिणाम प्राप्त होंगे।

कोलकाता:डाउनलोड औसत। 31179.157 अपलोड औसत। 5597.086पंजाब:डाउनलोड औसत। 29289.594 औसत अपलोड करें। 5848.015दिल्ली:डाउनलोड औसत। 28956.174 अपलोड औसत। 5340.927यूपी पश्चिम:औसत डाउनलोड करें। 21666.673 अपलोड औसत। 4118.200हरियाणा:डाउनलोड औसत। 6226.855 औसत अपलोड करें। 2372.987पश्चिम बंगाल:औसत डाउनलोड करें। 20457.976 औसत अपलोड करें। 4219.467तमिलनाडु:डाउनलोड औसत। 24029.364 औसत अपलोड करें। 4269.765केरल:डाउनलोड औसत। 10735.611 औसत अपलोड करें। 2088.881राजस्थान:औसत डाउनलोड करें। 26718.066 औसत अपलोड करें। 5800.89गुजरात:डाउनलोड औसत। 16483.987 औसत अपलोड करें। 3414.485 महाराष्ट्र:डाउनलोड औसत। 20615.311 औसत अपलोड करें। 4033.843चेन्नई:डाउनलोड औसत। 6244.756 अपलोड औसत। 2271.318मध्य प्रदेश:डाउनलोड औसत। 15757.381 औसत अपलोड करें। 3859.596UP पूर्व:औसत डाउनलोड करें। 28827.914 औसत अपलोड करें। 5363.082 कर्नाटक:डाउनलोड औसत। 10257.426 औसत अपलोड करें। 2584.806उड़ीसा:डाउनलोड औसत। 32820.872 औसत अपलोड करें। 5258.215आंध्र प्रदेश:डाउनलोड औसत। 8260.547 औसत अपलोड करें। 2390.845बिहार:डाउनलोड औसत। 9657.874 औसत अपलोड करें। 3197.166मुंबई:डाउनलोड औसत। 9984.954 औसत अपलोड करें। 3484.052 उत्तर पूर्व:औसत डाउनलोड करें। 4472.731 अपलोड औसत। 2356.284हिमाचल प्रदेश:डाउनलोड औसत। 6985.774 अपलोड औसत। 3970.431असम:डाउनलोड औसत। 4343.987 औसत अपलोड करें। 2237.143जम्मू और कश्मीर:डाउनलोड औसत। 1665.425 औसत अपलोड करें। 802.925

निरंतरता...

# ग्राफ को प्लॉट करना, अक्ष =प्लॉट। सबप्लॉट्स ()# सेटिंग बार चौड़ाईबार_विड्थ =0.25# स्टेट्सरे_स्टेट्स की स्थिति को पुनर्व्यवस्थित करना =np.arange(len(states))# चौड़ाई और ऊंचाई निर्धारित करना।आकृति (संख्या =कोई नहीं, figsize =(12, 5))# डाउनलोड की साजिश रचने sppedplot.bar(re_states, download_speeds, bar_width, color ='g', label ='Avg. DownloadSpeed')# अपलोड speedplot.bar(re_states + bar_width, upload_speeds, bar_width, color='b', लेबल='औसत अपलोड स्पीड')# ग्राफप्लॉट का शीर्षक। )# y-axis labelplot.ylabel('Kbps में औसत गति')# प्रत्येक बार के नीचे का लेबल,# स्टेट्सप्लॉट के अनुरूप। )# ग्राफ लेआउट को टाइट बनाएं।टाइट_लेआउट ()# ग्राफप्लॉट दिखाएं 
आउटपुट
 

 यदि आप उपरोक्त ग्राफ को चलाते हैं तो आपको निम्न ग्राफ प्राप्त होगा।
 

 
 
निष्कर्ष
 

 आप अपनी जरूरत के हिसाब से अलग-अलग ग्राफ बना सकते हैं। अलग-अलग ग्राफ़ बनाकर डेटासेट के साथ खेलें। यदि आपको ट्यूटोरियल के बारे में कोई संदेह है, तो उनका टिप्पणी अनुभाग में उल्लेख करें।