Data Science Academy · पाठ

क्रॉस-टैब के लिए pivot_table

दो आयामों में सारांश बनाना

पाठ 2, कुल 4 में से13 चरण

क्रॉस-टैब के लिए pivot_table, CoddyKit पर Data Science Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 2वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह Data Science Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Data Science Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

लंबी पंक्तियों से ग्रिड तक

जब आपको श्रेणी-दर-श्रेणी सारांश चाहिए, तो pivot_table व्यवस्थित लंबी पंक्तियों को एक साफ़ द्वि-आयामी ग्रिड में बदलता है। 🔄

तीन मुख्य तर्क

हर पिवट तालिका में तीन भूमिकाएँ आवश्यक होती हैं: कौन-सा कॉलम index बनेगा, कौन-सा कॉलम बनेगा और कौन-से मान सेल भरेंगे।

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               values='sales')

यह डिफ़ॉल्ट रूप से समुच्चय बनाता है

यदि कई पंक्तियाँ एक ही सेल में आती हैं, तो pivot_table उनका औसत निकालता है। डिफ़ॉल्ट aggfunc mean है, केवल साधारण प्रतिलिपि नहीं।

अपना समुच्चय चुनिए

aggfunc से गणना बदलें। कुल के लिए sum, गिनती के लिए count या हर सेल का अधिकतम मान पहचानने के लिए max का उपयोग करें।

df.pivot_table(index='region',
               values='sales',
               aggfunc='sum')

एक साथ कई समुच्चय

aggfunc को एक सूची दें और कई सारांश एक साथ प्राप्त करें। एक ही कॉल से mean और count दोनों अगल-बगल मिल सकते हैं।

df.pivot_table(values='sales',
               aggfunc=['mean', 'count'])

खाली सेल भरना

अनुपस्थित संयोजन NaN के रूप में दिखाई देते हैं। उन रिक्त स्थानों को शून्य या किसी उचित डिफ़ॉल्ट मान से बदलने के लिए fill_value सेट करें।

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               fill_value=0)

पंक्ति और कॉलम के कुल जोड़ें

margins को True पर सेट करने पर pivot_table किनारों पर कुल योगों वाली All पंक्ति और कॉलम जोड़ता है।

df.pivot_table(index='region',
               margins=True)

कई कुंजियों के आधार पर समूह बनाएँ

श्रेणियों को एक-दूसरे के भीतर रखने के लिए index या columns को एक सूची दें। परिणाम में एक MultiIndex मिलता है, जो समूहों को सुव्यवस्थित ढंग से एक के ऊपर एक रखता है।

df.pivot_table(index=['region', 'store'],
               values='sales')

pivot और pivot_table

साधारण pivot में index-कॉलम जोड़ियाँ अद्वितीय होनी चाहिए और यह समुच्चय नहीं बना सकता। जहाँ डुप्लिकेट आने की संभावना हो, वहाँ pivot_table का उपयोग करें।

क्रॉस-टैब पढ़ना

परिणाम में किसी सेल को उसकी पंक्ति और कॉलम के लेबल से खोजकर उस सटीक श्रेणी-संयोजन को तुरंत पढ़ें।

वापस सपाट तालिका में

पिवट का परिणाम अभी भी एक DataFrame होता है। उसके लेबल को वापस सामान्य कॉलम में बदलने और निर्यात करने के लिए reset_index कॉल करें।

summary.reset_index()

त्वरित जाँच

आइए आपके pivot_table संबंधी कौशल की जाँच करें।

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन: क्रॉस-टैब अब आसान

आपने index, columns, values और aggfunc से ग्रिड बनाए। अब आप दिशा बदलकर विस्तृत डेटा को melt की सहायता से फिर लंबे प्रारूप में बदलेंगे। 🎯

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पाठ्यक्रम: 30
पाठ: 120

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “क्रॉस-टैब के लिए pivot_table” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“क्रॉस-टैब के लिए pivot_table” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और Data Science Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। Data Science Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“क्रॉस-टैब के लिए pivot_table” में मैं क्या सीखूँगा?

दो आयामों में सारांश बनाना आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Data Science Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या Data Science Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Data Science Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 2वाँ पाठ है।

“क्रॉस-टैब के लिए pivot_table” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस Data Science Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर Data Science Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

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