Python ट्यूटोरियल

pandas का उपयोग करके Python में डुप्लिकेट्स कैसे हटाएं, सीखें।

pandas की .explode() मेथड के बारे में वह सब सीखें जिसकी आपको ज़रूरत है—सिंगल और मल्टीपल कॉलम, नेस्टेड डेटा को संभालना, और सामान्य गलतियाँ—व्यावहारिक Python कोड उदाहरणों के साथ।

Pandas DataFrame में पंक्तियों पर इटरेट करने के विभिन्न तरीकों को सीखें—सर्वोत्तम प्रथाओं, परफॉर्मेंस विचारों, और रोज़मर्रा के उपयोग मामलों के साथ।

इस ट्यूटोरियल में, आप pandas DataFrames के लिए मल्टी-इंडेसेज़ के बारे में जानेंगे और देखेंगे कि वे वास्तविक दुनिया के डेटा सेट्स पर groupby ऑपरेशंस से स्वाभाविक रूप से कैसे उत्पन्न होते हैं।

Python में ydata-profiling लाइब्रेरी का उपयोग करके कई फीचर्स वाले डेटासेट्स के लिए विस्तृत रिपोर्ट कैसे जनरेट करें, यह सीखें।

किसी भी डेटा साइंस प्रोजेक्ट में डेटा आयात करना पहला कदम होता है। जानें कि आज के डेटा साइंटिस्ट्स इसके लिए pandas read_csv() फ़ंक्शन को क्यों पसंद करते हैं।

यह ट्यूटोरियल pandas में टाइम सीरीज़ रिसैम्पलिंग को समझाता है, जहाँ .asfreq() और .resample() जैसी विधियों से upsampling और downsampling दोनों को कवर किया गया है।

DataFrame का इंडेक्स रीसेट करने के लिए pandas की reset_index() मेथड सीखें। इस मेथड के उपलब्ध विभिन्न विकल्पों और साधारण व मल्टी-लेवल DataFrame के इंडेक्स को रीसेट करने के तरीके जानें।

कॉलम मानों के आधार पर पंक्तियों को पुनःक्रमित करने के लिए sort_values() का उपयोग करें। DataFrame के इंडेक्स के आधार पर पंक्तियों को पुनर्व्यवस्थित करने के लिए sort_index() लागू करें। अलग-अलग कोणों से डेटा का पता लगाने के लिए दोनों तरीकों को मिलाएँ।

इस ट्यूटोरियल में, आप pandas के groupby ऑपरेशन का उपयोग करना सीखेंगे, जो प्रसिद्ध split-apply-combine रणनीति से प्रेरित है, Netflix मूवी डेटा पर।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि मशीन लर्निंग मॉडल में पैरामीटर और हाइपरपैरामीटर क्या होते हैं, और मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में यह क्यों महत्वपूर्ण है।

Phi-2 मॉडल को समझना और रोल-प्ले डेटासेट का उपयोग करके उसे एक्सेस व फाइन-ट्यून करना सीखना।