इस ट्यूटोरियल में, हम Python में pandas और matplotlib जैसे मॉड्यूल का उपयोग करके डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में सीखेंगे। Python डेटा विश्लेषण चीजों के लिए एक उत्कृष्ट फिट है। निम्न कमांड का उपयोग करके pandas और matplotlib मॉड्यूल इंस्टॉल करें।
pip install pandas
pip install matplotlib
इंस्टॉलेशन प्रक्रिया पूरी होने के बाद आपको एक सफल संदेश मिलेगा। हम पहले pandas के बारे में सीखेंगे और फिर matplotlib देखेंगे।
pandas
Pandas Python की एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो डेटा विश्लेषण टूल प्रदान करती है। हम डेटा विश्लेषण के लिए pandas के कुछ उपयोगी तरीके देखने जा रहे हैं।
DataFrames बनाना
हमें DataFrame बनाने के लिए कई पंक्तियों की आवश्यकता होती है। आइए देखें कि यह कैसे करना है।
उदाहरण
# pandas पैकेज आयात करें import pandas as pd # पंक्तियां बनाएं hafeez = ['Hafeez', 19] aslan = ['Aslan', 21] kareem = ['Kareem', 18] # उन Series को DataFrame में पास करें # कॉलम भी पास करें data_frame = pd.DataFrame([hafeez, aslan, kareem], columns=['Name', 'Age']) # DataFrame प्रदर्शित करें print(data_frame)
आउटपुट
यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।
Name Age 0 Hafeez 19 1 Aslan 21 2 Kareem 18
Pandas का उपयोग करके डेटा आयात करना
लिंक पर जाएं और CSV फ़ाइल डाउनलोड करें। CSV में डेटा कॉमा (,) से अलग पंक्तियों में होगा। आइए देखें कि pandas का उपयोग करके डेटा कैसे आयात और उपयोग करें।
उदाहरण
# pandas पैकेज आयात करें
import pandas as pd
# pd.read_csv() विधि का उपयोग करके डेटा आयात करें
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# data.head() विधि का उपयोग करके पहली 5 पंक्तियां प्रदर्शित करें
print(data.head())आउटपुट
यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।
आइए shape वेरिएबल का उपयोग करके देखें कि कितनी पंक्तियां और कॉलम हैं।
उदाहरण
# pandas पैकेज आयात करें
import pandas as pd
# pd.read_csv() विधि का उपयोग करके डेटा आयात करें
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# पंक्तियों और कॉलम की संख्या
print(data.shape)आउटपुट
यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।
(29, 16)
हमारे पास describe() नामक एक विधि है जो NaN को छोड़कर विभिन्न आंकड़ों की गणना करती है। आइए इसे एक बार देखें।
उदाहरण
# pandas पैकेज आयात करें
import pandas as pd
# pd.read_csv() विधि का उपयोग करके डेटा आयात करें
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# पंक्तियों और कॉलम की संख्या
print(data.describe())आउटपुट
यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।
डेटा प्लॉटिंग
ग्राफ बनाने के लिए हमारे पास matplotlib पैकेज है। आइए देखें कि matplotlib का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के ग्राफ कैसे बनाएं।
उदाहरण
# ग्राफ बनाने के लिए pyplot मॉड्यूल आयात करें
import matplotlib.pyplot as plot
# pd.read_csv() विधि का उपयोग करके डेटा आयात करें
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# Time period का हिस्टोग्राम बनाएं
data['Time period'].hist(bins=10)आउटपुट
यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।
हम matplotlib पैकेज का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के ग्राफ बना सकते हैं।
निष्कर्ष
यदि ट्यूटोरियल के संबंध में आपके कोई संदेह हैं, तो उन्हें कमेंट सेक्शन में उल्लेख करें।
