एक कॉलम में NaN आवृत्तियों की गणना करने के लिए, isna () का उपयोग करें। मानों को जोड़ने और गिनती खोजने के लिए योग () का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें - import pandas as pd import numpy as np एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। हमने Units_Sold कॉलम में Numpy

टाइम सीरीज़ प्लॉट बनाने के लिए, लाइनप्लॉट () का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt दिनांक के अनुसार कॉलम में से एक के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएं अर्थात Date_of_Purchase - dataFrame = pd.DataFrame({'Date_

सीबॉर्न में बार प्लॉट का उपयोग बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल को आयताकार सलाखों के रूप में दिखाने के लिए किया जाता है। Seaborn.barplot() का उपयोग किया जाता है। आदेश का उपयोग करके एक विशिष्ट कॉलम के आधार पर एक स्पष्ट आदेश यानी आदेश देकर आदेश को नियंत्रित करें पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रू

सीबॉर्न में लाइनप्लॉट का उपयोग कई सिमेंटिक ग्रुपिंग की संभावना के साथ एक लाइन प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.lineplot() का इस्तेमाल किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें - import se

सीबॉर्न में सैक्टरप्लॉट का उपयोग कई सिमेंटिक ग्रुपिंग की संभावना के साथ स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.scatterplot() का इस्तेमाल किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें - impor

सीबॉर्न में बॉक्स प्लॉट का उपयोग श्रेणियों के संबंध में वितरण दिखाने के लिए एक बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.boxplot() का इस्तेमाल किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें - imp

निर्दिष्ट कॉलम के साथ पंक्तियों के योग का मूल्यांकन करने के लिए eval () फ़ंक्शन का भी उपयोग किया जा सकता है। सबसे पहले, हम उत्पाद रिकॉर्ड के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाते हैं - dataFrame =pd.DataFrame({Product:[SmartTV, ChromeCast, Speaker, Earphone],Opening_Stock:[300, 700, 1200, 1500],Closing_Stock:[200

स्टैक्ड हॉरिज़ॉन्टल बार चार्ट के लिए, barh() का उपयोग करके बार चार्ट बनाएं और स्टैक्ड पैरामीटर सेट करें। ” के रूप में सत्य - Stacked = True सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame({&q

सीबॉर्न में वायलिन प्लॉट का उपयोग बॉक्सप्लॉट और कर्नेल घनत्व अनुमान के संयोजन को आकर्षित करने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.violinplot() का इस्तेमाल किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें - imp

क्षैतिज प्रवृत्ति को स्टेशनरी प्रवृत्ति भी कहा जाता है। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है यानी SalesRecords3.csv सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें - dataFrame = pd.read_csv("

स्तंभों को स्पष्ट रूप से नाम देने के लिए, नाम . का उपयोग करें read_csv() . का पैरामीटर तरीका। मान लें कि Microsoft Excel में बिना हेडर खोले हमारी CSV फ़ाइल निम्नलिखित है - आइए CSV फ़ाइल से डेटा लोड करें और इसके साथ नाम पैरामीटर का उपयोग करके हेडर कॉलम जोड़ें - pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\

सीबॉर्न में झुंड प्लॉट का उपयोग गैर-अतिव्यापी बिंदुओं के साथ एक श्रेणीबद्ध स्कैटरप्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.swarmplot() का उपयोग किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें - sbimport

सीबॉर्न में बार प्लॉट का उपयोग बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल को आयताकार सलाखों के रूप में दिखाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.barplot() का इस्तेमाल किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें

Seaborn.pointplot() का उपयोग पॉइंट प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम

सीबॉर्न में काउंट प्लॉट का उपयोग बार का उपयोग करके प्रत्येक श्रेणीबद्ध बिन में टिप्पणियों की संख्या को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.countplot() का उपयोग किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयो

क्षैतिज बार प्लॉट प्लॉट करने के लिए, pandas.DataFrame.plot.barh . का उपयोग करें . एक बार प्लॉट असतत श्रेणियों के बीच तुलना दिखाता है। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pdimport matplotlib.pyplot को plt के रूप में आयात करें 4 कॉलम के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame =pd.DataFram

सीबॉर्न में बॉक्स प्लॉट का उपयोग श्रेणियों के संबंध में वितरण दिखाने के लिए एक बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। एक लंबवत बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए, seaborn.boxplot() का उपयोग करें। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आय

सीबॉर्न में वायलिन प्लॉट का उपयोग बॉक्सप्लॉट और कर्नेल घनत्व अनुमान के संयोजन को आकर्षित करने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.violinplot() का इस्तेमाल किया जाता है। आदेश आंतरिक . का उपयोग करके ऑर्डर पैरामीटर और सेट अवलोकन के साथ पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिख

सीबॉर्न में बॉक्स प्लॉट का उपयोग श्रेणियों के संबंध में वितरण दिखाने के लिए एक बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.boxplot() का इस्तेमाल किया जाता है। आदेश को नियंत्रित करने के लिए आदेश . का उपयोग करें पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Crick

सीबॉर्न में प्वाइंट प्लॉट का उपयोग स्कैटर प्लॉट ग्लिफ़ का उपयोग करके बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल दिखाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.pointplot() का इस्तेमाल किया जाता है। कैप्साइज़ करें . का उपयोग करके त्रुटि बार पर कैप सेट करें पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासे