Name: pandas के साथ Data Joining
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कोर्स विवरण

कई डेटासेट्स को साथ जोड़कर उन पर काम करना हर उभरते Data Scientist के लिए एक ज़रूरी कौशल है। pandas, Python डेटा साइंस इकोसिस्टम का एक अहम स्तंभ है, और Stack Overflow पर pandas से जुड़े सवालों को 5 मिलियन से ज़्यादा व्यूज़ मिले हैं। pandas का उपयोग करके कई DataFrames को जोड़ने, व्यवस्थित करने, जॉइन करने, और उनका आकार बदलने (reshaping) का अभ्यास कीजिए। आप World Bank और City Of Chicago के डेटासेट्स पर काम करेंगे। कोर्स के अंत तक, pandas में डेटा-जॉइनिंग के लिए आपका स्किलसेट मज़बूत हो जाएगा।वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट्स उपलब्ध हैं, जिन्हें आप वीडियो के नीचे बाएँ कोने में "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं।कोर्स का glossary दाएँ तरफ resources सेक्शन में उपलब्ध है।CPE क्रेडिट्स पाने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाईं ओर CPE credits कॉलआउट पर क्लिक करके assessment तक जा सकते हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

Data Manipulation with pandas

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

Data Merging की बुनियाद

जानिए कि आप inner joins का उपयोग करके अलग-अलग स्रोतों के डेटा को कैसे मर्ज कर सकते हैं। कई स्रोतों की जानकारी जोड़कर आप ऐसे इनसाइट्स पाएँगे जो पहले छिपे हुए थे। आप यह भी सीखेंगे कि स्रोतों के बीच संबंध, जैसे one-to-one या one-to-many, आपके परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं।

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अलग-अलग Join Types के साथ टेबल्स को मर्ज करना

जॉइन्स के ज्ञान को अगले स्तर पर ले जाइए। इस चैप्टर में, आप TMDb मूवी डेटा के साथ काम करते हुए left, right, और outer joins के बारे में सीखेंगे। आप यह भी जानेंगे कि किसी टेबल को खुद से कैसे मर्ज किया जाता है और DataFrame के index पर मर्ज कैसे किया जाता है।

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एडवांस्ड Merging और Concatenating

इस चैप्टर में, आप शक्तिशाली फ़िल्टरिंग तकनीकों का उपयोग करेंगे, जिनमें semi-joins और anti-joins शामिल हैं। आप यह भी सीखेंगे कि DataFrames को वर्टिकली जोड़कर और pandas.concat फ़ंक्शन का उपयोग करके नए डेटासेट्स कैसे बनाए जाते हैं। अंत में, क्योंकि डेटा अक्सर साफ़ नहीं होता, आप अपने नए संयोजित डेटा स्ट्रक्चर्स की वैधता (validate) जाँचना भी सीखेंगे।

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Ordered और Time-Series डेटा को मर्ज करना

अंतिम चैप्टर में, आप एक कदम आगे बढ़कर pandas की विशेष मेथड्स का उपयोग सीखेंगे ताकि time-series और ordered डेटा को मर्ज किया जा सके — वह भी Chicago शहर के वास्तविक वित्तीय और आर्थिक डेटा के साथ। आप SQL-स्टाइल फ़ॉर्मेट में बनने वाली टेबल्स को क्वेरी करना और melt मेथड से डेटा को unpivot करना भी सीखेंगे।