pandas के साथ Data Manipulation

आप योग (totals), औसत (averages), और गिनती (counts) जैसे मुख्य आँकड़ों की गणना करके डेटा को समराइज़ करना सीखेंगे, जिससे आप रॉ डेटा (raw data) से सार्थक जानकारी (meaningful insights) प्राप्त करने में सक्षम होंगे।

आप summary statistics को categories के आधार पर विभाजित करना सीखेंगे, जिससे आप विभिन्न समूहों के metrics की तुलना कर सकेंगे और अपने डेटा में patterns खोज सकेंगे।

आप एक साथ कई dimensions में डेटा का विश्लेषण करना सीखेंगे, जिससे आप एक साथ कई categories में summaries को विभाजित करके सूक्ष्म patterns की खोज कर पाएंगे।

आप मौजूदा डेटा से वैल्यूज को कंबाइन और कैलकुलेट करके नए columns बनाना सीखेंगे, जिससे आप ऐसे ratios और अन्य metrics प्राप्त कर सकेंगे जो ओरिजिनल dataset में उपलब्ध नहीं हैं।

आप multi-step calculations को हैंडल करना और totals के percentages कैलकुलेट करना सीखेंगे, जिससे आप ऐसे complex metrics बना सकेंगे जो intermediate results पर निर्भर करते हैं।

आप शर्तों (conditions) के आधार पर अपने डेटा से विशिष्ट पंक्तियों को निकालना सीखेंगे, जिससे आप अपने विश्लेषण को प्रासंगिक सबसेट (subsets) पर केंद्रित कर सकेंगे और मिसिंग वैल्यूज़ (missing values) तथा टेक्स्ट पैटर्न (text patterns) को हैंडल कर सकेंगे।

आप एक साथ कई criteria का उपयोग करके डेटा को filter करना सीखेंगे, जिससे आप AND और OR logic के साथ conditions को जोड़कर अपनी ज़रूरत की सटीक rows को निकाल सकेंगे।

आप जटिल filtering को कंडीशन्स को अलग-अलग columns में विभाजित करके सरल बनाना सीखेंगे, और filter result के विपरीत परिणाम निकालना सीखेंगे, जिससे आपका analysis अधिक पारदर्शी और सत्यापन योग्य बनेगा।

आप विशिष्ट स्थितियों के आधार पर विभिन्न गणनाएँ लागू करना सीखेंगे, जिससे आप वैल्यूज़ को मानकीकृत (standardize) करने, डेटा को श्रेणियों में वर्गीकृत करने और अपने डेटा के भीतर विभिन्न परिदृश्यों को संभालने में सक्षम होंगे।

आप ऐसे सारांश (summaries) कैलकुलेट करना सीखेंगे जिनमें केवल विशिष्ट मानदंडों (criteria) को पूरा करने वाली वैल्यूज़ शामिल हों, जिससे आप प्रत्येक ग्रुप के भीतर "केवल विलंबित उड़ानों का औसत" जैसे बारीक मेट्रिक्स (metrics) की गणना कर सकेंगे।