Name: pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
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कोर्स विवरण

अक्सर डेटा मानव-पठनीय होता है, लेकिन डेटा विश्लेषण के लिए उपयुक्त नहीं। ऐसे में pandas काम आता है—यह DataFrames को अलग-अलग फ़ॉर्मैट में रीशेप करने का एक शक्तिशाली टूल है। इस कोर्स में, आप अपनी डेटा साइंटिस्ट और एनालिस्ट स्किल्स बढ़ाएँगे क्योंकि आप सीखेंगे कि DataFrame में मौजूद string कॉलम और nested डेटा को कैसे संभालना है। आप वास्तविक दुनिया के डेटा—जैसे FIFA खिलाड़ी रेटिंग्स, किताबों की समीक्षाएँ, और churn विश्लेषण—के साथ काम करेंगे, और सीखेंगे कि किसी DataFrame को wide से long फ़ॉर्मैट में कैसे बदलना है, rows और columns को stack व unstack कैसे करना है, और multi-index DataFrame के वर्णनात्मक आँकड़े कैसे प्राप्त करने हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

Data Manipulation with pandas

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

डेटा रीशेपिंग का परिचय

आइए wide और long फ़ॉर्मैट की अवधारणा और उनके उपयोग के फायदे समझकर शुरू करें। फिर आप सीखेंगे कि डेटा को long से wide फ़ॉर्मैट में कैसे pivot करना है, और बड़े DataFrame से summary statistics कैसे निकालनी हैं।

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Wide और Long फ़ॉर्मैट के बीच रूपांतरण

DataFrames को wide से long फ़ॉर्मैट में रीशेप करने की तकनीक में महारत हासिल करें। इस चैप्टर में, आप melting मेथड और wide to long फ़ंक्शन का उपयोग करना सीखेंगे, और फिर string कॉलम्स को जोड़कर (concatenate) या बाँटकर (split) कैसे संभालना है, यह जानेंगे।

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DataFrames का Stacking और Unstacking

इस चैप्टर में, आप multi-level indexing का उपयोग करके अपनी डेटा मैनिपुलेशन स्किल्स को अगले स्तर पर ले जाएँगे। आप सीखेंगे कि row indexes के levels को column axis पर, या उल्टा, पुनर्व्यवस्थित करके DataFrames को कैसे रीशेप करना है। आप stacking और unstacking प्रक्रियाओं में बनने वाले missing data को संभालने की स्किल भी पाएँगे।

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एडवांस्ड रीशेपिंग

अंत में, आप सीखेंगे कि तेज़ डेटा मैनिपुलेशन के लिए रीशेपिंग प्रक्रिया को grouping के साथ कैसे मिलाना है। अंततः, आप list-जैसे कॉलम्स को transform करना और जटिल nested डेटा—जैसे nested JSON फ़ाइलें—को कैसे संभालना है, यह खोजेंगे।