🤾 👨‍🔧 😢 अजगर, पांडा और एक्सेल की दुनिया से तीन समस्याओं को हल करना 🌼 🍇 🚵🏻

एक्सेल एक बेहद सामान्य डेटा विश्लेषण उपकरण है। यह सीखना आसान है कि इसके साथ कैसे काम करना है, यह लगभग हर कंप्यूटर पर है, और जिसको इसमें महारत हासिल है वह इसके लिए काफी जटिल समस्याओं को हल कर सकता है। पायथन को अक्सर एक ऐसा उपकरण माना जाता है, जिसकी क्षमताएं लगभग असीम होती हैं, लेकिन जो एक्सेल से अधिक कठिन होता है। सामग्री का लेखक, जिसका अनुवाद आज हम प्रकाशित करते हैं, वह उन तीन कार्यों के पायथन के उपयोग के बारे में बात करना चाहता है जो आमतौर पर एक्सेल में हल किए जाते हैं। यह लेख उन लोगों के लिए पायथन का परिचय है जो एक्सेल को अच्छी तरह से जानते हैं।

डेटा लोड हो रहा है

आइए पायथन लाइब्रेरी को आयात करने pandasऔर डेटा फ़्रेम में डेटा लोड करने से शुरू करें जो एक्सेल शीट salesऔर statesवर्कबुक पर संग्रहीत हैं। हम संबंधित डेटा फ़्रेम को समान नाम देंगे।

import pandas as pd
sales = pd.read_excel('https://github.com/datagy/mediumdata/raw/master/pythonexcel.xlsx', sheet_name = 'sales')
states = pd.read_excel('https://github.com/datagy/mediumdata/raw/master/pythonexcel.xlsx', sheet_name = 'states')

अब हम .head()डेटा फ़्रेम विधि salesका उपयोग डेटा फ़्रेम की शुरुआत में तत्वों को प्रदर्शित करने के लिए करेंगे :

print(sales.head())

तुलना करें कि आप एक्सेल में क्या देख सकते हैं के साथ प्रदर्शित किया जाएगा।

Excel में डेटा आउटपुट की उपस्थिति की तुलना पंडों के डेटा फ़्रेम से डेटा आउटपुट की उपस्थिति के साथ की

जा सकती है। यहाँ आप देख सकते हैं कि डेटा फ़्रेम से डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के परिणाम उसी तरह हैं जैसे आप Excel में देख सकते हैं। लेकिन कुछ बहुत महत्वपूर्ण अंतर हैं:

Excel में पंक्ति क्रमांक 1 से शुरू होता है, और पांडा में पहली पंक्ति की संख्या (सूचकांक) 0 होती है।
एक्सेल में, कॉलम में एक अक्षर से शुरू होने वाले अक्षर होते हैं A, और पांडा में, कॉलम का नाम संबंधित चर के नामों के अनुरूप होता है।

हम उन पांडा की संभावनाओं का अध्ययन करना जारी रखेंगे जो हमें उन समस्याओं को हल करने की अनुमति देते हैं जो आमतौर पर एक्सेल में हल की जाती हैं।

पायथन में एक्सेल एक्सेल की कार्यक्षमता को लागू करना

एक्सेल में एक बहुत ही सुविधाजनक फ़ंक्शन IFहोता है, जो उदाहरण के लिए, किसी सेल में कुछ लिखने की अनुमति देता है, जो किसी अन्य सेल में क्या है, यह जाँचने पर आधारित होता है। मान लीजिए कि आप एक्सेल में एक नया कॉलम बनाना चाहते हैं, जिसकी सेल हमें बताएगी कि कॉलम में संबंधित सेल में मान 500 से अधिक हैं या नहीं B। Excel में, Eआप MoreThan500सेल को संबंधित टेक्स्ट लिखकर ऐसे कॉलम (हमारे मामले में, एक कॉलम ) को शीर्षक दे सकते हैं E1। उसके बाद, सेल में E2, आप निम्नलिखित दर्ज कर सकते हैं:

=IF([@Sales]>500, "Yes", "No")

Excel

में IF फ़ंक्शन का उपयोग पंडों के साथ करने के लिए, आप सूची समझ का उपयोग कर सकते हैं:

sales['MoreThan500'] = ['Yes' if x > 500 else 'No' for x in sales['Sales']]

पायथन में सूची समावेशन: यदि वर्तमान मूल्य 500 से अधिक है, तो हां सूची में शामिल है, अन्यथा, कोई

सूची समावेशन ऐसी समस्याओं को हल करने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण नहीं है, जो कि जटिल निर्माणों की आवश्यकता को कम करके कोड को सरल करता है जैसे कि और यदि। उसी समस्या को हल किया जा सकता है अगर / साथ, लेकिन प्रस्तावित दृष्टिकोण समय बचाता है और कोड को थोड़ा साफ करता है। सूची समावेश पर विवरण यहां पाया जा सकता है ।

पायथन में VLOOKUP एक्सेल फंक्शनलिटी को लागू करना

हमारे डेटासेट में, एक्सेल शीट में से एक पर, शहर के नाम हैं, और दूसरे पर, राज्यों और प्रांतों के नाम हैं। कैसे पता करें कि प्रत्येक शहर कहाँ स्थित है? एक एक्सेल फ़ंक्शन इसके लिए उपयुक्त है VLOOKUP, जिसके साथ आप दो तालिकाओं के डेटा को लिंक कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन बाईं जुड़ाव के सिद्धांत पर काम करता है, जब अभिव्यक्ति के बाईं ओर स्थित डेटा सेट से प्रत्येक रिकॉर्ड सहेजा जाता है। फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए VLOOKUP, हम सुझाव देते हैं कि सिस्टम निर्दिष्ट शीट के दिए गए कॉलम में एक विशिष्ट मूल्य की खोज करता है, और फिर एक मान लौटाता है जो पाया गया मान के दाईं ओर कॉलम की एक निर्दिष्ट संख्या है। यहाँ यह कैसा दिखता है:

=VLOOKUP([@City],states,2,false)

हम शीट पर salesकॉलम हेडिंग सेट करते हैं Fक्योंकि हम इस कॉलम की कोशिकाओं को भरने के Stateलिए फ़ंक्शन VLOOKUPका उपयोग उन राज्यों और प्रांतों के नाम के साथ करते हैं जिनमें शहर स्थित हैं।

Excel

में PyOOKUP फ़ंक्शन का उपयोग पायथन में, आपmergeपांडा सेविधि का उपयोग करके भी कर सकते हैं। यह दो डेटा फ्रेम लेता है और उन्हें जोड़ती है। इस समस्या को हल करने के लिए, हमें निम्नलिखित कोड की आवश्यकता है:

sales = pd.merge(sales, states, how='left', on='City')

आइए इसका विश्लेषण करें:

विधि mergeका पहला तर्क मूल डेटा फ्रेम है।
दूसरा तर्क डेटा फ्रेम है जिसमें हम मूल्यों की तलाश कर रहे हैं।
तर्क howयह बताता है कि हम डेटा से कैसे जुड़ना चाहते हैं।
तर्क onउस चर को इंगित करता है जिसके द्वारा कनेक्शन को निष्पादित किया जाना चाहिए (यहां आप अभी भी तर्कों का उपयोग कर सकते हैं left_onऔर right_on, यदि आवश्यक हो तो विभिन्न डेटा फ़्रेमों में हमारे लिए ब्याज का डेटा अलग-अलग नाम दिया गया है)।

सारांश सारणी

Pivot Tables, Excel की सबसे शक्तिशाली विशेषताओं में से एक है। ये टेबल आपको बड़े डेटा सेट से बहुमूल्य जानकारी को जल्दी से निकालने की अनुमति देते हैं। प्रत्येक शहर के लिए कुल बिक्री के बारे में जानकारी प्रदर्शित करने वाला एक Excel PivotTable बनाएँ।

Excel में PivotTable बनाना

जैसा कि आप देख सकते हैं, ऐसी तालिका बनाने के लिए, फ़ील्डCityको अनुभाग मेंRowsऔर फ़ील्डSalesकोअनुभाग मेंखींचेंValues। उसके बाद, एक्सेल स्वचालित रूप से प्रत्येक शहर के लिए कुल बिक्री प्रदर्शित करेगा।

पंडों में समान धुरी तालिका बनाने के लिए, आपको निम्नलिखित कोड लिखना होगा:

sales.pivot_table(index = 'City', values = 'Sales', aggfunc = 'sum')

आइए इसका विश्लेषण करें:

यहां हम एक विधि का उपयोग करते हैं sales.pivot_table, पांडा को बताते हैं कि हम डेटा फ्रेम के आधार पर एक धुरी तालिका बनाना चाहते हैं sales।
तर्क indexउस स्तंभ की ओर इशारा करता है जिसके द्वारा हम डेटा को एकत्र करना चाहते हैं।
तर्क valuesइंगित करता है कि हम कौन से मूल्यों को एकत्र करने जा रहे हैं।
तर्क aggfuncसमारोह है कि हम मूल्यों के प्रसंस्करण में उपयोग करने के लिए (यहाँ आप अभी भी कार्यों का उपयोग कर सकते हैं निर्दिष्ट करता है mean, max, minऔर इतने पर)।

सारांश

इस सामग्री से आपने एक्सेल डेटा को पांडा में आयात करने के तरीके, एक्सेल फ़ंक्शंस IFऔर पायथन टूल पांडा की क्षमताओं को लागू करने के तरीके के बारे में सीखा।VLOOKUP, साथ ही पांडा का उपयोग करके एक्सेल धुरी तालिकाओं की कार्यक्षमता को कैसे पुन: पेश करें। शायद अब आप सोच रहे हैं कि अगर आप एक्सेल में भी ऐसा कर सकते हैं तो आपको पांडा का उपयोग क्यों करना चाहिए। इस सवाल का एक भी जवाब नहीं है। पायथन आपको एक ऐसा कोड बनाने की अनुमति देता है जो ठीक-ठाक हो सकता है और गहराई से शोध किया जा सकता है। ऐसे कोड का पुन: उपयोग किया जा सकता है। अजगर बहुत जटिल डेटा विश्लेषण योजनाओं का वर्णन कर सकता है। और एक्सेल सुविधाएँ शायद केवल छोटे पैमाने पर डेटा अनुसंधान के लिए पर्याप्त हैं। यदि आपने अब तक केवल एक्सेल का उपयोग किया है, तो मेरा सुझाव है कि आप पायथन और पांडा की कोशिश करें और पता करें कि आप क्या कर सकते हैं।

डेटा का विश्लेषण करने के लिए आप किन उपकरणों का उपयोग करते हैं?

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अजगर, पांडा और एक्सेल की दुनिया से तीन समस्याओं को हल करना

डेटा लोड हो रहा है

पायथन में एक्सेल एक्सेल की कार्यक्षमता को लागू करना

पायथन में VLOOKUP एक्सेल फंक्शनलिटी को लागू करना

सारांश सारणी

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