Pandas क्यों
Pandas उन tasks को जो loops की दर्जनों lines लेते हैं एक single readable line में बदल देता है।
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Pandas क्यों
Pandas labelled data, fast vectorized operations, missing values की built-in handling, powerful grouping और joining, और easy file input और output देता है।
"department प्रति average salary" जैसे tasks एक line बन जाते हैं। यह Python में data analysis के लिए standard पहला tool है।
Note:
अगर आप एक spreadsheet में यह कर सकते हैं, आप इसे Pandas में कर सकते हैं, और यह लाखों rows तक scale करता है।
उदाहरण: Why Pandas
import pandas as pd
sales = pd.DataFrame({
"dept": ["A", "B", "A", "B", "A"],
"amount": [100, 200, 150, 50, 300],
})
print(sales.groupby("dept")["amount"].mean())
# Output:
# dept
# A 183.333333
# B 125.000000
# Name: amount, dtype: float64Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- उन tasks के लिए manual loops लिखना जो Pandas पहले से provide करता है
- chunking के बिना memory से बड़ा data load करना
- missing values ignore करना
चैप्टर सारांश
- Labelled data code readable बनाता है
- एक line में group और join करें
- Missing values handle होते हैं
- Spreadsheets से कहीं आगे scale करता है
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