डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है, जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे SQL डेटा तालिका या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। इसे निम्नलिखित कंस्ट्रक्टर का उपयोग करके बनाया जा सकता है - pd.Dataframe(data, index, col

डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है, जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे SQL डेटा तालिका या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। इसे निम्नलिखित कंस्ट्रक्टर का उपयोग करके बनाया जा सकता है - pd.Dataframe(data, index, colu

डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है, जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे SQL डेटा तालिका या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। इसे निम्नलिखित कंस्ट्रक्टर का उपयोग करके बनाया जा सकता है - pd.Dataframe(data, index, colu

डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है, जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे SQL डेटा तालिका या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। डेटाफ़्रेम में एक स्तंभ को विभिन्न विधियों का उपयोग करके हटाया जा सकता है। हम डेल ऑपरेटर

डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह यह समझने में मदद करता है कि वास्तव में संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणना किए बिना डेटा में क्या चल रहा है। यह दर्शकों को मात्रात्मक अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करता है। सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने

डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है, जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे SQL डेटा तालिका या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। डेटाफ़्रेम में एक स्तंभ को विभिन्न विधियों का उपयोग करके हटाया जा सकता है। हम पॉप फ़ंक्शन

कभी-कभी, किसी विशिष्ट कॉलम का योग प्राप्त करना आवश्यक हो सकता है। यह वह जगह है जहां योग फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। जिस कॉलम के योग की गणना करने की आवश्यकता है, उसे योग फ़ंक्शन के मान के रूप में पारित किया जा सकता है। योग का पता लगाने के लिए कॉलम की अनुक्रमणिका भी पास की जा सकती है। आइए उसी

डेटाफ़्रेम एक दो आयामी डेटा संरचना है, जहाँ डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के रूप में एक सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे SQL डेटा तालिका या एक्सेल शीट प्रतिनिधित्व के रूप में देखा जा सकता है। इसे निम्नलिखित कंस्ट्रक्टर का उपयोग करके बनाया जा सकता है - pd.Dataframe(data, index, column

कभी-कभी, किसी विशिष्ट स्तंभ के माध्य मान या संख्यात्मक मान वाले सभी स्तंभों के माध्य मान प्राप्त करने की आवश्यकता हो सकती है। यह वह जगह है जहाँ माध्य () फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। माध्य शब्द का अर्थ है सभी मानों का योग खोजना और इसे डेटासेट में मानों की कुल संख्या से विभाजित करना। आइए उसी का

डेटा प्री-प्रोसेसिंग मूल रूप से सभी डेटा (जो विभिन्न संसाधनों या एक संसाधन से एकत्र किया जाता है) को एक सामान्य प्रारूप में या एक समान डेटासेट (डेटा के प्रकार के आधार पर) में इकट्ठा करने के कार्य को संदर्भित करता है। चूंकि वास्तविक दुनिया का डेटा कभी भी आदर्श नहीं होता है, इस बात की संभावना है कि डे

डेटा प्री-प्रोसेसिंग मूल रूप से सभी डेटा (जो विभिन्न संसाधनों या एक संसाधन से एकत्र किया जाता है) को एक सामान्य प्रारूप में या एक समान डेटासेट (डेटा के प्रकार के आधार पर) में एकत्रित करने के कार्य को संदर्भित करता है। चूंकि वास्तविक दुनिया का डेटा कभी भी आदर्श नहीं होता है, इसलिए इस बात की संभावना

स्किकिट-लर्न, जिसे आमतौर पर स्केलेर के रूप में जाना जाता है, पायथन में एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से किया जाता है। यह एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है इसलिए इसे मुफ्त में इस्तेमाल किया जा सकता है। यह पुस्तकालय Numpy, SciPy और Matplotlib पुस्तकालयों पर बनाया

NumPy न्यूमेरिकल पायथन को संदर्भित करता है। यह एक पुस्तकालय है जिसमें बहुआयामी सरणी वस्तुएं और कई विधियाँ हैं जो सरणियों को संसाधित करने में मदद करती हैं। NumPy का उपयोग सरणियों पर विभिन्न प्रकार के संचालन करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग SciPy, Matplotlib आदि जैसे पैकेजों के संयोजन में किया

निर्णय वृक्ष यादृच्छिक वन एल्गोरिथम का मूल निर्माण खंड है। इसे मशीन लर्निंग में सबसे लोकप्रिय एल्गोरिदम में से एक माना जाता है और इसका उपयोग वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए किया जाता है। वे बेहद लोकप्रिय हैं क्योंकि उन्हें समझना आसान है। एक निर्णय वृक्ष द्वारा दिए गए निर्णय का उपयोग यह समझाने के लिए किय

कभी-कभी, एक विशिष्ट कॉलम का माध्य मान प्राप्त करना आवश्यक हो सकता है जो प्रकृति में संख्यात्मक है। यहीं पर मीन फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। जिस कॉलम के माध्य की गणना करने की आवश्यकता है, उसे डेटाफ़्रेम में अनुक्रमित किया जा सकता है, और माध्य फ़ंक्शन को डॉट ऑपरेटर का उपयोग करके इस पर कॉल किया ज

मानक विचलन इस बारे में बताता है कि डेटासेट में मान कैसे फैले हुए हैं। वे यह भी बताते हैं कि डेटासेट में मान डेटासेट में कॉलम के अंकगणितीय माध्य से कितनी दूर हैं। कभी-कभी, एक विशिष्ट कॉलम का मानक विचलन प्राप्त करने की आवश्यकता हो सकती है जो प्रकृति में संख्यात्मक है। यह वह जगह है जहाँ std () फ़ंक्शन

इस पर विभिन्न कार्यों का उपयोग करके डेटा के बारे में बहुत सारी जानकारी प्राप्त की जा सकती है। लेकिन अगर हम डेटा पर सभी जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं, तो डिस्क्राइब फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन गिनती, माध्य, मानक विचलन, 25वीं शतमक, 50वीं शतमक और 75वीं शतमक जैसी जानकारी देगा। उदाहरण

कभी-कभी डेटाफ़्रेम की कुल्हाड़ियों के साथ कुछ फ़ंक्शन लागू करने की आवश्यकता हो सकती है। अक्ष को निर्दिष्ट किया जा सकता है, अन्यथा डिफ़ॉल्ट अक्ष को स्तंभ-वार माना जाता है, जहां प्रत्येक स्तंभ को एक सरणी के रूप में माना जाता है। यदि अक्ष निर्दिष्ट है, तो संचालन डेटा पर पंक्ति-वार किया जाता है। डेटाफ

कभी-कभी डेटाफ़्रेम के तत्वों के साथ कुछ फ़ंक्शन लागू करने की आवश्यकता हो सकती है। सभी कार्यों को वेक्टरकृत नहीं किया जा सकता है। यह वह जगह है जहां समारोह applymap तस्वीर में आता है। यह इनपुट के रूप में एकल मान लेता है और आउटपुट के रूप में एकल मान देता है। उदाहरण import pandas as pd import numpy as

प्री-प्रोसेसिंग डेटा से तात्पर्य डेटा की सफाई, अमान्य डेटा को हटाने, शोर, प्रासंगिक मूल्यों के साथ डेटा को बदलने आदि से है। इसका मतलब हमेशा टेक्स्ट डेटा नहीं होता है; यह चित्र या वीडियो प्रसंस्करण भी हो सकता है। यह मशीन लर्निंग पाइपलाइन में एक महत्वपूर्ण कदम है। डेटा प्री-प्रोसेसिंग मूल रूप से सभी