pandas कैसे सीखें

pandas सबसे लोकप्रिय Python डेटा साइंस पैकेजों में से एक है और Python में सारणीबद्ध डेटा के साथ काम करने का मानक टूल है। अच्छी बात यह है कि एक बिल्कुल शुरुआती भी कुछ ही हफ्तों में pandas सीखकर प्रोग्रामिंग शुरू कर सकता/सकती है। यहाँ शुरुआत करने का तरीका है।

शुरू करने से पहले क्या जानें

pandas क्या है?

pandas उन शुरुआती Python पैकेजों में से एक है जिन्हें आपको सीखना चाहिए, क्योंकि यह उपयोग में आसान है, ओपन सोर्स है, और आपको बड़े पैमाने पर डेटा के साथ काम करने देता है। यह तेज और कुशल डेटा मैनिपुलेशन, डेटा एग्रीगेशन और पिवोटिंग, लचीली टाइम सीरीज़ क्षमताएँ, और बहुत कुछ प्रदान करता है।

pandas में SQL या Excel जैसी बहुत सी क्षमताएँ हैं, और यह विभिन्न प्रकार के डेटा ले सकता है—CSV और टेक्स्ट फ़ाइलों से लेकर Microsoft Excel फ़ाइलों, SQL डेटाबेसों, और अधिक तक। इसका एक अतिरिक्त लाभ यह है कि यह आपको उन्हें DataFrame ऑब्जेक्ट में बदलने देता है, जो कॉलम और पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है जो Excel में सारणीबद्ध डेटा जैसे दिखते हैं—लेकिन Python में।

pandas DataFrame का उपयोग

PyData इकोसिस्टम में pandas कैसे फिट बैठता है?

Python के साथ डेटा का विश्लेषण करते समय, pandas अक्सर अन्य पैकेजों और टूल्स के साथ मिलकर उपयोग किया जाता है। ये पैकेज मशीन लर्निंग के लिए scikit-learn जैसे पैकेजों से, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Matplotlib और seaborn जैसे पैकेजों तक, और Jupyter Notebooks जैसे टूल्स तक फैले हुए हैं, जिनसे आप कोड, विज़ुअलाइज़ेशन और टेक्स्ट वाले रिपोर्ट बना और साझा कर सकते हैं। ये सभी टूल्स मिलकर आमतौर पर PyData इकोसिस्टम कहलाते हैं। लेकिन आपको ये सभी टूल्स एक साथ सीखने की चिंता करने की ज़रूरत नहीं—शुरुआत pandas पर ध्यान केंद्रित करके करें।

pandas सीखने की आपकी यात्रा के छह चरण

1) बेसिक Python सिंटैक्स सीखें

pandas Python के लिए बना पैकेज है, इसलिए pandas शुरू करने से पहले आपको बेसिक Python सिंटैक्स की अच्छी समझ होनी चाहिए। सिंटैक्स सीखते समय फँस जाना आसान है, क्योंकि परिचयात्मक कोर्स अक्सर केवल Python सिंटैक्स पर ध्यान देकर सीखने को उबाऊ बना देते हैं।

एक सामान्य नियम के रूप में, सिंटैक्स पर जितना कम समय हो सके उतना ही खर्च करें और बस इतना सीखें कि आप pandas के साथ सरल कार्य शुरू कर सकें। यहाँ कुछ शुद्ध Python संसाधनों की सूची है जो बुनियादी बातों से शुरुआत कराने में मदद करेगी:

• A Practical Introduction to Python 3
• Python का मुख्य ट्यूटोरियल पेज
• DataCamp का Introduction to Python

2) अपना Python एनवायरनमेंट सेट करें

pandas पर काम करने से पहले, आपके मशीन पर Python एनवायरनमेंट सेट होना चाहिए। इससे आप अपनी सीखी हुई क्षमताओं को लागू कर पाएँगे और अपने डेटा पर pandas के साथ प्रयोग कर पाएँगे।

डेटा साइंस के लिए अपना Python एनवायरनमेंट सेट करने के लिए, मैं Anaconda डिस्ट्रीब्यूशन इंस्टॉल करने की सलाह देता/देती हूँ ताकि आप सुविधाजनक रूप से pandas के साथ-साथ Jupyter Notebooks जैसे संबंधित डेटा साइंस पैकेज और टूल्स इंस्टॉल कर सकें।

Anaconda के साथ Python एनवायरनमेंट सेट करने की जानकारी के लिए, मेरा हैंड्स-ऑन प्रशिक्षण देखें, जिसमें चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल है। आप Windows और Mac OS X पर Anaconda इंस्टॉल करने के लिए शुरुआती गाइड भी देख सकते हैं।

3) करके सीखें

DataCamp में, हमारा मानना है कि करके सीखना ही प्रोग्रामिंग क्षमताएँ सीखने और लागू करने का सबसे अच्छा तरीका है। गाइडेड प्रोजेक्ट्स के माध्यम से अपनी pandas क्षमताओं को लागू करना आपको अपने कंफर्ट ज़ोन से बाहर निकालेगा, डॉक्युमेंटेशन पढ़ना और डीबग करना सिखाएगा, और असली डेटा पर काम करने का आत्मविश्वास देगा।

pandas में दक्ष होने के लिए अलग-अलग प्रकार के डेटा को इम्पोर्ट और एक्सपोर्ट करना, डेटा को मैनिपुलेट और रिसेप करना, डेटा को पिवोट और एग्रीगेट करना, DataFrames से सरल इनसाइट्स निकालना, और बहुत कुछ जानना आवश्यक है। यहाँ इन विषयों और अन्य बातों को कवर करने वाले संसाधनों की सूची है, जिनमें गाइडेड प्रोजेक्ट्स के रूप में आसानी से लागू होने वाला pandas कोड शामिल है:

• pandas वेबसाइट पैकेज के साथ शुरुआत करने के लिए बहुत सारे ट्यूटोरियल्स प्रदान करती है। और भी महत्वपूर्ण, इसमें नए उपयोगकर्ताओं के लिए कई कम्युनिटी ट्यूटोरियल्स हैं।
• Pandas Cookbook एक उत्कृष्ट पुस्तक है जो pandas के साथ काम करने के लिए कोड-समृद्ध, प्रोजेक्ट-आधारित दृष्टिकोण प्रदान करती है। यह PyData इकोसिस्टम में pandas के साथ अक्सर उपयोग होने वाले अन्य पैकेजों का भी परिचय कराती है, जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए seaborn।
• DataCamp शुरुआती से उन्नत स्तर तक के pandas कोर्स प्रदान करता है। pandas foundations कोर्स आपको दिखाता है कि DataFrames कैसे इम्पोर्ट करें, बुनियादी एक्सप्लोरेटरी विश्लेषण कैसे करें, और टाइम सीरीज़ का विश्लेषण कैसे करें—वह भी सीधे आपके ब्राउज़र से।

4) वास्तविक दुनिया के डेटा पर प्रोजेक्ट्स करें

वास्तविक दुनिया के डेटा पर आपने जो pandas कौशल सीखे हैं, उनका अभ्यास करना अपनी क्षमताओं को बनाए रखने और उन्हें अपने दैनिक काम में आत्मविश्वास से लागू करने का एक उत्कृष्ट तरीका है।

अपने स्वयं के प्रोजेक्ट पर शुरुआत करने के कई तरीके हैं। शुरुआत के लिए, यदि आपके दैनिक काम में सारणीबद्ध डेटा के साथ काम करना शामिल है, तो Google Sheets और Microsoft Excel जैसे स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर की जगह pandas का उपयोग करना शुरू करें। शुरू में इसमें अधिक समय लग सकता है, लेकिन यह आपकी pandas क्षमताओं को निखारने और बनाए रखने में मदद करेगा, जिससे आप लंबे समय में तेज़ और अधिक दक्ष हो जाएँगे।

Kaggle में वास्तविक दुनिया के कई डेटासेट और मशीन लर्निंग प्रतियोगिताएँ हैं। जबकि मैं आपको मशीन लर्निंग सीखने के लिए प्रोत्साहित करता/करती हूँ, यह अधिक उन्नत शिक्षार्थियों के लिए अधिक उपयुक्त है, इसलिए शुरुआत में pandas के साथ डेटा विश्लेषण और अन्वेषण पर केंद्रित प्रोजेक्ट्स पर ध्यान दें। आप Kaggle पर डेटा विश्लेषण नोटबुक्स लिखकर या Medium जैसे ब्लॉगिंग प्लेटफ़ॉर्म पर ऐसा कर सकते हैं।

5) डीबगिंग की कला में निपुण बनें

डीबगिंग उन सबसे उपेक्षित क्षमताओं में से एक है जिसे हर उभरते प्रोग्रामर को तराशने की ज़रूरत होती है। हर Python और pandas उपयोगकर्ता, कौशल स्तर चाहे जो भी हो, अपने कोड में त्रुटियों और समस्याओं का सामना करता है। जब आपको अपने pandas कोड में त्रुटियाँ मिलें, तो ये संसाधन आपके काम आएँगे:

• Google पहला स्थान है जहाँ मैं अपने कोड में त्रुटियों का सामना करने पर जाता/जाती हूँ। लगभग हमेशा, मेरे pandas प्रश्न का उत्तर पहले दस सर्च परिणामों में होता है।
• Stack Overflow डेवलपर्स का सबसे बड़ा समुदाय है जहाँ उपयोगकर्ता प्रोग्रामिंग सवाल पूछकर और उनके जवाब देकर कोड डीबग करने में मदद ले सकते हैं। इसमें वर्तमान में pandas पर लगभग 180,000 प्रश्न हैं। यदि आप स्वयं कोई प्रश्न पोस्ट करना चाहते हैं, तो उनके प्रश्न पूछने के सर्वोत्तम तरीकों का पालन करना सुनिश्चित करें।
• डॉक्युमेंटेशन हमेशा आपका दोस्त रहेगा, और pandas डॉक्युमेंटेशन विस्तृत है। यह pandas की सभी संभावित क्षमताओं के साथ-साथ सर्वोत्तम प्रथाओं को भी कवर करता है।

6) अपनी pandas क्षमताएँ बढ़ाते रहें

pandas कौशल का निर्माण और विस्तार करते रहें। कई संसाधन उन्नत pandas विषयों को कवर करते हैं। उदाहरण के लिए, Ashish Kumar की Mastering pandas आपकी pandas वर्कफ़्लो को तेज़ और सरल बनाने की तकनीकों को कवर करती है। यह Real Python ब्लॉग पोस्ट उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए टिप्स और ट्रिक्स कवर करता है। आप PyData इकोसिस्टम के अन्य पैकेजों के बारे में सीखना भी शुरू कर सकते हैं जो आपकी pandas क्षमता का विस्तार करते हैं, जैसे इंटरैक्टिव प्लॉट्स बनाने के लिए seaborn और plotly।

Plotly से बनाया गया एक इंटरैक्टिव प्लॉट

अपनी pandas क्षमताओं का विस्तार करने का एक बढ़िया तरीका है अपनी सीखने की यात्रा की शुरुआत में लिखे गए कुछ pandas कोड को फिर से देखना। अपने कोड को सरल बनाने के अवसर खोजें, सर्वोत्तम प्रथाएँ अपनाएँ, और PyData इकोसिस्टम के अन्य पैकेजों का लाभ उठाएँ।

मुझे आशा है कि यह ब्लॉग पोस्ट आपको प्रेरित करेगा और ये संसाधन आपके लिए उपयोगी होंगे। pandas में महारत हासिल करना एक आजीवन सीखने की यात्रा है—जिस पर मैं स्वयं भी हूँ। DataCamp में, हमारे कोर पाठ्यक्रम में pandas शामिल है, और हम अपने कंटेंट में लगातार सुधार और विस्तार कर रहे हैं। अंत में, मैं आपको DataCamp Slack Community से जुड़ने के लिए आमंत्रित करता/करती हूँ ताकि आपको अपनी pandas यात्रा में सहायता मिल सके!

Adel Nehme DataCamp में Data Science Evangelist हैं। इससे पहले वे कंटेंट डेवलपर थे, जहाँ उन्होंने Python के कई कोर्सों पर प्रशिक्षकों के साथ सहयोग किया और हमारा कोर्स Cleaning Data in Python बनाया।