Python For Kids · पाठ

Python में Data Merging

कई Datasets को संयोजित करना

पाठ 4, कुल 5 में से10 चरण

Python में Data Merging, CoddyKit पर Python For Kids का एक निःशुल्क पाठ है। यह 5 में से 4वाँ 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 Python For Kids सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Python For Kids पाठ्यक्रम में कुल 5 पाठ शामिल हैं।

पायथन में डेटा मिलाना

डेटा विश्लेषण में डेटा-समूहों को मिलाना एक सामान्य कार्य है। पायथन, पैंडस में डेटा-समूहों को कुशलतापूर्वक मर्ज, जोड़ने और संयोजित करने के लिए शक्तिशाली उपकरण उपलब्ध कराता है। यह पाठ पायथन में डेटा मिलाने की प्रमुख तकनीकों को समझाता है।

संयोजन

संयोजन पंक्तियों या स्तंभों के साथ डेटासेट को एक के ऊपर एक रखकर उन्हें जोड़ता है। इसके लिए pd.concat() फ़ंक्शन का उपयोग करें।

उदाहरण:

import pandas as pd
data1 = {'Name': ['Alice'], 'Age': [25]}
data2 = {'Name': ['Bob'], 'Age': [30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df = pd.concat([df1, df2])

DataFrame को मर्ज करना

मर्ज सामान्य कॉलम या इंडेक्स के आधार पर डेटा-समूहों को मिलाता है। DataFrame को मर्ज करने के लिए pd.merge() का उपयोग करें।

उदाहरण:

data1 = {'ID': [1, 2], 'Name': ['Alice', 'Bob']}
data2 = {'ID': [1, 2], 'Age': [25, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

जोड़ के प्रकार

merge() फ़ंक्शन विभिन्न प्रकार के जोड़ का समर्थन करता है:

आंतरिक जोड़: दोनों DataFrames में मेल खाने वाली कुंजियों वाली पंक्तियाँ लौटाता है।
बाहरी जोड़: सभी पंक्तियाँ लौटाता है और गुम मानों को NaN से भरता है।
बायाँ जोड़: बाएँ DataFrame की सभी पंक्तियाँ रखता है।
दायाँ जोड़: दाएँ DataFrame की सभी पंक्तियाँ रखता है।

एकाधिक कुंजियों पर जोड़ना

आप on पैरामीटर में कॉलम नामों की सूची देकर एकाधिक कुंजियों का उपयोग करके DataFrames को मर्ज कर सकते हैं।

उदाहरण:

pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])

कॉलम के आधार पर संयोजित करना

आप axis=1 का उपयोग करके DataFrames को अगल-बगल, अर्थात कॉलम के आधार पर, संयोजित कर सकते हैं।

उदाहरण:

df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

ओवरलैप करने वाले डेटा को मिलाना

combine_first() विधि ओवरलैप करने वाले डेटा को मिलाती है और किसी अन्य DataFrame से गुम मान भरती है।

उदाहरण:

df1.combine_first(df2)

पुनरावलोकन

इस पाठ में आपने इनके बारे में सीखा:

संयोजन: pd.concat() का उपयोग करके DataFrames को एक के ऊपर एक रखना।
विलय: pd.merge() का उपयोग करके समान कुंजियों के आधार पर DataFrames को जोड़ना।
जोड़ के प्रकार: आंतरिक, बाहरी, बाएँ और दाएँ जोड़।
अतिव्यापी डेटा को जोड़ना: combine_first() का उपयोग करना।

बधाई हो!

आपने पायथन में डेटा मिलाने का पाठ पूरा कर लिया है। डेटा से विशेषताएँ निकालने के बारे में जानने के लिए अगले पाठ पर जाएँ।

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पाठ्यक्रम: 22
पाठ: 94

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “Python में Data Merging” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“Python में Data Merging” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और Python For Kids पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। Python For Kids पाठ्यक्रम में कुल 5 पाठ शामिल हैं।

“Python में Data Merging” में मैं क्या सीखूँगा?

कई Datasets को संयोजित करना आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Python For Kids का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या Python For Kids शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Python For Kids 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 5 में से 4वाँ पाठ है।

“Python में Data Merging” 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 Python For Kids पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर Python For Kids 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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