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कोर्स विवरण
वास्तविक दुनिया के लगभग हर विश्लेषण में दो या अधिक डेटासेट को जोड़ना ज़रूरी होता है। आपने यह काम पहले स्प्रेडशीट में VLOOKUP और उससे जुड़े फंक्शनों के साथ किया है। क्या आप Python की दुनिया में आते हुए उसी अनुभव पर आगे बढ़ सकते हैं? हाँ! इस कोर्स में आप pandas के साथ डेटासेट्स को एक साथ लाने की बारीकियाँ सीखेंगे — जो टेबलर डेटा को मैनेज करने के लिए Python का गोल्ड स्टैंडर्ड है। आप एक परिचित स्प्रेडशीट माहौल में National Football League (NFL) के डेटा को मिलाने के लिए pandas फंक्शनों का उपयोग करेंगे। इन कौशलों की मदद से आप pandas की ताकत का लाभ उठाएँगे और बड़े, अधिक जटिल डेटासेट्स को किसी भी विश्लेषण में शामिल कर पाएँगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
डेटा को जोड़ने का परिचय
इस अध्याय में, हम pandas का उपयोग करके डेटा जोड़ने की बुनियाद तैयार करेंगे। आप joins के प्रकारों के बारे में जानेंगे और यह भी कि pandas आपकी प्रभावशीलता और उत्पादकता कैसे बढ़ा सकता है।
- डेटा जोड़ना: वास्तविक दुनिया की ज़रूरत50 XP
- डेटा को जोड़ने की ज़रूरत50 XP
- स्प्लिट डेटा के साथ काम करना100 XP
- परस्पर पूरक डेटा के साथ काम100 XP
- Concatenation50 XP
- पंक्तियाँ concatenate करना100 XP
- डुप्लिकेटेड indexes के साथ पंक्तियों को concatenate करना100 XP
- कॉलम्स को concatenate करना100 XP
- Power और लचीलापन50 XP
- pandas joins के फायदे100 XP
- कम्प्लेक्स merges के लिए सिंपल कोडिंग100 XP
2
VLOOKUP-स्टाइल joins
इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि स्प्रेडशीट में VLOOKUP फ़ॉर्मूलों की तरह pandas का उपयोग करके डेटा को कैसे जोड़ा जाता है। आप joins के तीन प्रकारों के बारे में जानेंगे और फिर पहले प्रकार, वन-टू-वन joins, पर ध्यान देंगे।
3
वन-टू-मेनी joins
इस अध्याय में, हम वन-टू-मेनी रिलेशनशिप्स पर फोकस करेंगे। आप key कॉलम्स के रिश्ते की पहचान का अभ्यास करेंगे और कॉलम के आधार पर डेटा फ्रेम्स को जोड़ेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि उनके इंडेक्स के आधार पर दो या अधिक डेटा फ्रेम्स को कैसे जोड़ा जाए।
4
एडवांस्ड joins
अंतिम अध्याय में, आप चुनौतीपूर्ण डेटा के साथ काम करते समय उपयोग होने वाली उन्नत joining तकनीकें सीखेंगे। आपको एक केस स्टडी के रूप में अपना खुद का चैलेंज मिलेगा, जो आपके कौशल की परीक्षा लेगा।
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins
कोर्स
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