पांडा डेटाफ़्रेम से एक कॉलम को हटाने के लिए pdpipe लाइब्रेरी की colDrop () विधि का उपयोग करें। 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 कॉलम हैं - dataFrame = pd.Dat

एकल कॉलम से अद्वितीय मान खोजने के लिए, अद्वितीय () विधि का उपयोग करें। मान लें कि आपके पंडों के डेटाफ़्रेम में कर्मचारी रिकॉर्ड हैं, इसलिए नाम दोहराया जा सकता है क्योंकि दो कर्मचारियों के नाम समान हो सकते हैं। उस स्थिति में, यदि आप अद्वितीय कर्मचारी नाम चाहते हैं, तो डेटाफ़्रेम के लिए अद्वितीय () का

मौजूदा पांडा डेटाफ़्रेम में शब्दकोशों की एक सूची जोड़ें, परिशिष्ट () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, एक डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'XUV', 'Lexus', 'Volkswagen'],"Place&q

सीबॉर्न में बार प्लॉट का उपयोग बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल को आयताकार सलाखों के रूप में दिखाने के लिए किया जाता है। सीबॉर्न.बारप्लॉट () इसके लिए प्रयोग किया जाता है। x, y या ह्यू का उपयोग करके श्रेणीबद्ध चर पास करके, एक श्रेणीगत चर द्वारा समूहीकृत लंबवत बार भूखंडों को प्लॉट करना पैरामीटर। मा

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 क्षैतिज बार प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers2.csv सबसे पहले, आवश्यक पुस्तका

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। x और y मानों के रूप में डेटासेट कॉलम के साथ क्षैतिज बार प्लॉट प्लॉट करना। अनुमानक . का प्रयोग करें माध्यिका . सेट करने के लि

कई कॉलमों को प्लॉट करने के लिए, हम एक बार ग्राफ तैयार करेंगे। प्लॉट () का प्रयोग करें विधि और प्रकार . सेट करें बार . के लिए पैरामीटर बार ग्राफ के लिए। आइए पहले आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pdimport matplotlib.pyplot को mp के रूप में आयात करें टीम रिकॉर्ड्स के साथ हमारा डेटा निम्नलिखित है - डे

मान लें कि हमारी CSV फ़ाइल की सामग्री निम्नलिखित हैं -        Car Reg_Price 0      BMW 2000 1    Lexus 1500 2     Audi 1500 3   Jaguar 2000 4  Mustang 1500 आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import

डेटाफ़्रेम को लाइन ग्राफ़ में प्लॉट करने के लिए, प्लॉट () . का उपयोग करें विधि और प्रकार . सेट करें लाइन के लिए पैरामीटर। आइए पहले आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp टीम रिकॉर्ड्स के साथ हमारा डेटा निम्नलिखित है - data = [["Australia", 250

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 करें - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") उपसमुच्चय का चयन करने के लिए वर्गाकार कोष्ठकों का प्रयोग करें। कोष्ठक म

पंक्तियों का एक सबसेट चुनने के लिए, शर्तों का उपयोग करें और डेटा प्राप्त 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 करें - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv

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 करें - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") एक से अधिक स्तंभ अभिलेखों का चयन करने के लिए, वर्गाकार कोष्ठकों का उपयो

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

विशिष्ट टेक्स्ट वाली पंक्तियों का चयन करने के लिए, शामिल () विधि का उपयोग करें। मान लें कि हमारा CSV फ़ाइल पथ निम्नलिखित है - C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv सबसे पहले, आइए CSV फ़ाइल पढ़ें और पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords

column.values() का उपयोग करके, हम आसानी से CSV फ़ाइल के इंडेक्स नंबर के साथ कॉलम नाम का नाम बदल सकते हैं। मान लें कि Microsoft Excel में खोली गई हमारी CSV फ़ाइल की सामग्री निम्नलिखित हैं - हम कॉलम नामों का नाम बदल देंगे। सबसे पहले, CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें - dataFrame =

स्कैटर प्लॉट एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक है। स्कैटर प्लॉट को प्लॉट करने के लिए प्लॉट.स्कैटर () का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - हमारे पास टीम रिकॉर्ड्स के साथ हमारा डेटा है। इसे पांडा डेटाफ़्रेम में सेट करें - data = [["Australia", 2500],["Bangladesh&q

हेडर के बिना CSV फ़ाइल पढ़ने के लिए, हेडर पैरामीटर का उपयोग करें और इसे “कोई नहीं . पर सेट करें में read_csv() विधि। मान लें कि Microsoft Excel में खोली गई हमारी CSV फ़ाइल की सामग्री निम्नलिखित हैं - सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd CSV फ़ाइल से डेटा को पंडों के डेटा

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 प्रयोग किया जाता है। वायलिनप्लॉट () का उपयोग करके वायलिन प्लॉट के शीर्ष पर टिप्पणियों के झुंड बनाएं। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नल

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। बारप्लॉट () विधि में चर को x या y निर्देशांक के रूप में पास करके, एक श्रेणीगत चर द्वारा समूहीकृत लंबवत बार प्लॉट प्लॉट करें।

NaN मानों को बदलने के लिए, fillna() विधि का उपयोग करें। मान लें कि Microsoft Excel में कुछ NaN मानों के साथ खोली गई हमारी CSV फ़ाइल निम्नलिखित है - सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd CSV फ़ाइल से डेटा को पंडों के डेटाफ़्रेम में लोड करें - dataFrame = pd.read_csv("C: