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। श्रेणीबद्ध चर द्वारा समूहीकृत लंबवत बिंदु प्लॉट के लिए, वेरिएबल को पॉइंटप्लॉट () के मान के रूप में सेट करें। मान

एकत्रीकरण सूची को लागू करने के लिए, agg() विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd दो कॉलम के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustan

क्षैतिज बिंदु प्लॉट x और y के मानों के आधार पर एक प्लॉटिंग है यानी आपके द्वारा विचार किए जाने वाले डेटासेट के कॉलम। 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 ह

लाइन प्लॉट का उपयोग करके कई कॉलम के साथ 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 एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। हमारे DataFrame में कई कॉलम हैं - dataFrame = pd.DataFrame({

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। बिंदुओं को जोड़ने के लिए रेखाएँ खींचने से बचने के लिए, बस “शामिल हों . सेट करें प्वाइंटप्लॉट () . का पैरामीटर गलत

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। स्पष्ट आदेश के लिए, आदेश . का उपयोग करें पॉइंटप्लॉट () विधि का पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा ड

पंक्तियों और स्तंभों का एक सबसेट चुनने के लिए, स्थान . का उपयोग करें . इंडेक्स ऑपरेटर यानी वर्गाकार ब्रैकेट का इस्तेमाल करें और इलाके में शर्तें तय करें. मान लें कि Microsoft Excel में खोली गई हमारी CSV फ़ाइल की सामग्री निम्नलिखित हैं - सबसे पहले, CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड कर

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। विश्वास अंतराल ci पैरामीटर मान sd . का उपयोग करके प्रेक्षणों का मानक विचलन प्रदर्शित करें । मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में

हम पांडस डेटाफ़्रेम को ग्रुपबाय () का उपयोग करके समूहित करेंगे। ग्रूपर फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोग किए जाने वाले कॉलम का चयन करें। हम कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए नीचे दिखाए गए उदाहरण के लिए वर्ष-वार समूहबद्ध करेंगे और वर्ष अंतराल के साथ पंजीकरण मूल्य की गणना करेंगे। सबसे पहले, मान लें कि तीन स्तंभों

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। ओरिएंट . का प्रयोग करें प्रत्येक संख्यात्मक चर के अभिविन्यास के लिए पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्

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। कॉन्फिडेंस इंटरवल ci पैरामीटर मान sd . का उपयोग करके प्रेक्षणों का मानक विचलन प्रदर्शित करें पॉइंटप्लॉट () विधि

हम Matplotlib का उपयोग करके पंडों के डेटाफ़्रेम के साथ लाइन ग्राफ़, पाई चार्ट, हिस्टोग्राम आदि को प्लॉट कर सकते हैं। इसके लिए, हमें पंडों और Matplotlib पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt आइए हम साजिश रचना शुरू करें - लाइन ग्राफ़ उदाहरण निम

हिस्टोग्राम डेटा के वितरण का प्रतिनिधित्व है। हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हिस्ट () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, दोनों पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['B

पाई चार्ट को प्लॉट करने के लिए, प्लॉट.पाई () का उपयोग करें। पाई प्लॉट एक कॉलम में संख्यात्मक डेटा का आनुपातिक प्रतिनिधित्व है। आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt एक डेटाफ़्रेम बनाएँ - dataFrame = pd.DataFrame({ "Car": ['BMW',

हम प्लॉट () का उपयोग करके पंडों के डेटाफ़्रेम के लिए एक लाइन ग्रैप प्लॉट करेंगे। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt एक डेटाफ़्रेम बनाएँ - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', '

वैलड्रॉप . का उपयोग करें () पहले से ही बनाए गए पंडों के डेटाफ़्रेम से एक पंक्ति को निकालने के लिए pdpipe लाइब्रेरी की विधि। सबसे पहले, आवश्यक पीडीपाइप और पांडा पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें - import pdpipe as pdp import pandas as pd आइए एक डेटाफ्रेम बनाएं। यहाँ, हमारे पास दो

टाइम सीरीज़ एनालिसिस द्वारा प्रदर्शित अपवर्ड पैटर्न जिसे हम अपट्रेंड कहते हैं। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है यानी SalesRecords.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 - dataFram

टाइम सीरीज़ एनालिसिस द्वारा प्रदर्शित डाउनवर्ड पैटर्न जिसे हम डाउनट्रेंड कहते हैं। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है यानी SalesRecords2.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 - dat

“विधि . का प्रयोग करें फ़िलना . का पैरामीटर () तरीका। फॉरवर्ड फिल के लिए, ffill . मान का उपयोग करें जैसा कि नीचे दिखाया गया है - fillna(method='ffill') मान लें कि Microsoft Excel में कुछ NaN मानों के साथ खोली गई हमारी CSV फ़ाइल निम्नलिखित है - सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - imp

पांडा डेटाफ़्रेम को मर्ज करने के लिए, मर्ज का उपयोग करें () समारोह। एक-से-एक संबंध सत्यापित करें . के अंतर्गत सेटिंग करके दोनों डेटाफ़्रेम पर कार्यान्वित किया जाता है मर्ज () फ़ंक्शन का पैरामीटर यानी − validate = “one-to-one” or validate = “1:1” एक-से-अनेक संबंध जाँचता है कि