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कोर्स

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

मध्यवर्ती4 घंटे

Python Pandas लाइब्रेरी का उपयोग करके सारणीबद्ध प्रारूप में डेटासेट्स को प्रभावी और कुशलतापूर्वक जोड़ना सीखें।

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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

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।
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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।
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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।
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