Data-Science-For-Beginners/translations/pa/2-Working-With-Data/07-python

ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ: ਪਾਇਥਨ ਅਤੇ ਪੈਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ

](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png)
ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ - @nitya ਦੁਆਰਾ ਸਕੈਚਨੋਟ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਾਟਾਬੇਸ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਵੈਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਵੈਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਲਚਕਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖਣਾ ਹੈ। ਕਈ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾਬੇਸ ਕਵੈਰੀ ਕਰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:

• Python, ਇੱਕ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਸਦੀ ਸਧਾਰਨਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮੰਨੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਧੂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ZIP ਆਰਕਾਈਵ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਕੱਢਣਾ, ਜਾਂ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਵਿੱਚ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਨਾ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਇਥਨ ਅਕਸਰ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• R ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਟੂਲਬਾਕਸ ਹੈ ਜੋ ਅੰਕੜੇਵਾਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਵੱਡਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ (CRAN) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਚੋਣ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, R ਇੱਕ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕਦਾਚਿਤ ਹੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• Julia ਇੱਕ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਇਥਨ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਦ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਮੂਲ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਾਇਥਨ ਦਾ ਗਹਿਰਾ ਦੌਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ:

• Turtle Graphics ਅਤੇ Fractals ਨਾਲ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਾਇਥਨ ਸਿੱਖੋ - GitHub-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦਾ ਕੋਰਸ
• ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕੋ Microsoft Learn 'ਤੇ ਲਰਨਿੰਗ ਪਾਠ

ਡਾਟਾ ਕਈ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਤਿੰਨ ਰੂਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ - ਟੇਬੂਲਰ ਡਾਟਾ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ।

ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਣੇ ਹਨ ਇਸਦਾ ਸਮਝਣ ਦੇ ਨਾਲ ਛੱਡੇਗਾ।

ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗ ਸਲਾਹ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਕੁਝ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੰਟਰਨੈਟ 'ਤੇ ਖੋਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। Stackoverflow ਅਕਸਰ ਕਈ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਯੋਗ ਕੋਡ ਨਮੂਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼

ਟੇਬੂਲਰ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾਫਰੇਮ

ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟੇਬੂਲਰ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਮਿਲ ਚੁੱਕੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਡਾਟਾ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਮਝ ਜਾਂ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੰਡ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ, ਆਦਿ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਕੁਝ ਰੂਪਾਂਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਬਾਅਦ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਕਦਮ ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਟੇਬੂਲਰ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਦੋ ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ:

• Pandas ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਟੇਬਲਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਨਾਮਿਤ ਕਾਲਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਪੰਗਤਾਂ, ਕਾਲਮਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾਫਰੇਮਾਂ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
• Numpy ਟੈਂਸਰ, ਅਰਥਾਤ ਬਹੁ-ਮਾਤਰੀ ਐਰੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਅਧਾਰਭੂਤ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਨਾਲੋਂ ਸਧਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਗਣਿਤੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਓਵਰਹੈੱਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੁਝ ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

• Matplotlib ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਪਲਾਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ
• SciPy ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇਵਾਰਤਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਮਿਲ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ

ਇਹ ਹੈ ਇੱਕ ਕੋਡ ਦਾ ਟੁਕੜਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇੰਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ... # you need to specify exact sub-packages that you need

Pandas ਕੁਝ ਮੂਲ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।

ਸਿਰੀਜ਼

ਸਿਰੀਜ਼ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ, ਜੋ ਸੂਚੀ ਜਾਂ numpy ਐਰੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਿਰੀਜ਼ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ), ਤਾਂ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੂਚਕ ਸਧਾਰਨ ਪੰਗਤ ਨੰਬਰ (ਜਦੋਂ ਸੂਚੀ ਜਾਂ ਐਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੀਜ਼ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਡਿਫਾਲਟ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੂਚਕ ਹੈ) ਜਿੰਨਾ ਸਧਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਟਿਲ ਬਣਤਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਤੀ ਅੰਤਰਾਲ।

ਨੋਟ: ਸਾਥੀ ਨੋਟਬੁੱਕ notebook.ipynb ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ Pandas ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਨੋਟਬੁੱਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਈਸ-ਕ੍ਰੀਮ ਸਪਾਟ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਆਓ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿਰੀਜ਼ (ਹਰ ਦਿਨ ਵੇਚੇ ਗਏ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਬਣਾਈਏ:

start_date = "Jan 1, 2020"
end_date = "Mar 31, 2020"
idx = pd.date_range(start_date,end_date)
print(f"Length of index is {len(idx)}")
items_sold = pd.Series(np.random.randint(25,50,size=len(idx)),index=idx)
items_sold.plot()

ਹੁਣ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਅਸੀਂ ਦੋਸਤਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਰਟੀ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਪਾਰਟੀ ਲਈ 10 ਪੈਕ ਆਈਸ-ਕ੍ਰੀਮ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਹਫ਼ਤੇ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚਕ ਬਣਾਕੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਿਰੀਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

additional_items = pd.Series(10,index=pd.date_range(start_date,end_date,freq="W"))

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਦੋ ਸਿਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ:

total_items = items_sold.add(additional_items,fill_value=0)
total_items.plot()

ਨੋਟ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਧਾਰਨ syntax total_items+additional_items ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ। ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ resulting ਸਿਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NaN (Not a Number) ਮੁੱਲ ਮਿਲਦੇ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ additional_items ਸਿਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸੂਚਕ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈ ਮੁੱਲ ਗੁੰਮ ਹਨ, ਅਤੇ Nan ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਜੋੜਨਾ NaN ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ fill_value ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਟਾਈਮ ਸਿਰੀਜ਼ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਰੀਜ਼ ਨੂੰ resample ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਮੀਨ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

monthly = total_items.resample("1M").mean()
ax = monthly.plot(kind='bar')

ਡਾਟਾਫਰੇਮ

ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸੂਚਕ ਵਾਲੀਆਂ ਕਈ ਸਿਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਈ ਸਿਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

a = pd.Series(range(1,10))
b = pd.Series(["I","like","to","play","games","and","will","not","change"],index=range(0,9))
df = pd.DataFrame([a,b])

ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰਿਜ਼ਾਂਟਲ ਟੇਬਲ ਬਣਾਏਗਾ:

	0	1	2	3	4	5	6	7	8
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	I	like	to	use	Python	and	Pandas	very	much

ਅਸੀਂ ਸਿਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲਮਾਂ ਵਜੋਂ ਵੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

df = pd.DataFrame({ 'A' : a, 'B' : b })

ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਦੇਵੇਗਾ:

	A	B
0	1	I
1	2	like
2	3	to
3	4	use
4	5	Python
5	6	and
6	7	Pandas
7	8	very
8	9	much

ਨੋਟ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੀ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਜ਼ ਕਰਕੇ ਵੀ ਇਹ ਟੇਬਲ ਲੇਆਉਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਿਖ ਕੇ

df = pd.DataFrame([a,b]).T..rename(columns={ 0 : 'A', 1 : 'B' })

ਇੱਥੇ .T ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਅਰਥਾਤ ਪੰਗਤਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਅਤੇ rename ਕਾਰਵਾਈ ਸਾਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ ਲਈ ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਡਾਟਾਫਰੇਮਾਂ 'ਤੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

ਕਾਲਮ ਚੋਣ। ਅਸੀਂ df['A'] ਲਿਖ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ - ਇਹ ਕਾਰਵਾਈ ਇੱਕ ਸਿਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ df[['B','A']] ਲਿਖ ਕੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ subset ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ - ਇਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਡਾਟਾਫਰੇਮ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੇਵਲ ਕੁਝ ਪੰਗਤਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਕੇਵਲ ਉਹ ਪੰਗਤਾਂ ਛੱਡਣ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ ਵੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ Python ਦੇ ਆਬਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ Series ਅਤੇ DataFrames ਬਣਾਉਣਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਾਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲ ਜਾਂ Excel ਟੇਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, Pandas ਸਾਨੂੰ ਡਿਸਕ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, CSV ਫਾਈਲ ਪੜ੍ਹਨਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਸਾਨ ਹੈ:

df = pd.read_csv('file.csv')

ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਵੇਖਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੈਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, "Challenge" ਸੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ।

ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪਲੌਟਿੰਗ

ਇੱਕ Data Scientist ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ DataFrame ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਪਹਿਲੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਕੇ। ਇਹ df.head() ਕਾਲ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ Jupyter Notebook ਤੋਂ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ DataFrame ਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਟੇਬਲਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ।

ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ plot ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਵੇਖੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ plot ਕਈ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਅਤੇ kind= ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਰਾਹੀਂ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗ੍ਰਾਫ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੁਝ ਹੋਰ ਜਟਿਲ ਪਲੌਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੱਚੀ matplotlib ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਕੋਰਸ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।

ਇਹ ਝਲਕ Pandas ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਸ ਦੀ ਕੋਈ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ! ਆਓ ਹੁਣ ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰੀਏ।

🚀 ਚੁਣੌਤੀ 1: COVID ਫੈਲਾਅ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਪਹਿਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ, COVID-19 ਦੀ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਫੈਲਾਅ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕਰਮਿਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ, ਜੋ Center for Systems Science and Engineering (CSSE) ਦੁਆਰਾ Johns Hopkins University ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਾਟਾਸੈਟ ਇਸ GitHub Repository ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ notebook-covidspread.ipynb ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੜ੍ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੈਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਛੱਡੀਆਂ ਹਨ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ Jupyter Notebook ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਵੇਖੋ।

ਅਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਟੇਬਲਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਘੱਟ ਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਉੱਪਰ ਵੇਖੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਕੱਢਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ:

• ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਕੀਵਰਡ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਵੇਖਣਾ ਕਿ ਉਹ ਕੀਵਰਡ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ
• ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
• ਵੀਡੀਓ ਕੈਮਰਾ ਫੀਡ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜਜ਼ਬਾਤਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ

🚀 ਚੁਣੌਤੀ 2: COVID ਪੇਪਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ COVID ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੇਪਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ। CORD-19 Dataset ਵਿੱਚ COVID 'ਤੇ 7000 ਤੋਂ ਵੱਧ (ਇਸ ਲੇਖਨ ਦੇ ਸਮੇਂ) ਪੇਪਰਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ (ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਅੱਧੇ ਪੇਪਰਾਂ ਲਈ ਪੂਰਾ ਟੈਕਸਟ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ)।

ਇਸ ਡਾਟਾਸੈਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦਾ ਪੂਰਾ ਉਦਾਹਰਣ Text Analytics for Health ਕੌਗਨਿਟਿਵ ਸਰਵਿਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਸਰਲ ਰੂਪ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।

NOTE: ਅਸੀਂ ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਡਾਟਾਸੈਟ ਦੀ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ metadata.csv ਫਾਈਲ ਇਸ Kaggle ਡਾਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। Kaggle ਨਾਲ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਥੋਂ ਡਾਟਾਸੈਟ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਫਾਈਲ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰੇ ਪੂਰੇ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ।

notebook-papers.ipynb ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੜ੍ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੈਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਛੱਡੀਆਂ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਿਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ Custom Vision ਵਰਗੀਆਂ ਸਰਵਿਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
• ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ। Computer Vision ਵਰਗੀਆਂ ਸਰਵਿਸਾਂ ਕਈ ਆਮ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ Custom Vision ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
• ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਜਜ਼ਬਾਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ Face API ਰਾਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਿਸਾਂ ਨੂੰ Python SDKs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ How to Learn Data Science without Coding ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ Instagram ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕਿਸ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਲੋਕ ਵੱਧ ਲਾਈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ Computer Vision ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ Azure Machine Learning AutoML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
• Facial Studies Workshop ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ Face API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਵੈਂਟਾਂ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜਜ਼ਬਾਤ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਨਿਸਕਰਸ਼

ਚਾਹੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਰਚਿਤ ਜਾਂ ਅਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਹੈ, Python ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਾਰੇ ਕਦਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਲਚਕਦਾਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ Python ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਹੋ, ਤਾਂ Python ਨੂੰ ਗਹਿਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ!

ਪੋਸਟ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼

ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਅਧਿਐਨ

ਕਿਤਾਬਾਂ

• Wes McKinney. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

ਆਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤ

• ਅਧਿਕਾਰਕ 10 minutes to Pandas ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ
• Pandas Visualization 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼

Python ਸਿੱਖਣਾ

• Learn Python in a Fun Way with Turtle Graphics and Fractals
• Take your First Steps with Python Learning Path on Microsoft Learn

ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ

ਉਪਰੋਕਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਡਾਟਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ

ਸ਼੍ਰੇਯ

ਇਹ ਪਾਠ Dmitry Soshnikov ਦੁਆਰਾ ♥️ ਨਾਲ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

---

ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।