এই টিউটোরিয়ালে আমরা pandas এবং matplotlib মডিউল ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালাইসিস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন শিখব। পাইথন ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য অতি উপযুক্ত।
মডিউল ইনস্টল করুন:
pip install pandas pip install matplotlib
pandas লাইব্রেরি
Pandas পাইথনের একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি যা ডেটা অ্যানালাইসিস টুল প্রদান করে। কিছু উপকারী মেথড দেখব।
DataFrame তৈরি করা
DataFrame তৈরিতে একাধিক রো প্রয়োজন।
উদাহরণ
import pandas as pd # রো তৈরি hafeez = ['Hafeez', 19] aslan = ['Aslan', 21] kareem = ['Kareem', 18] # DataFrame-এ রো এবং কলাম পাস data_frame = pd.DataFrame([hafeez, aslan, kareem], columns=['Name', 'Age']) print(data_frame)
আউটপুট
Name Age 0 Hafeez 19 1 Aslan 21 2 Kareem 18
CSV ডেটা ইম্পোর্ট করা
CSV ফাইল ডাউনলোড করে pd.read_csv() দিয়ে ইম্পোর্ট করা যায়।
উদাহরণ
import pandas as pd
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
print(data.head())
আউটপুট
রো এবং কলাম সংখ্যা জানতে shape ব্যবহার করুন:
print(data.shape) # (29, 16)
describe() মেথড סט্যাটিস্টিক্স দেখায় (NaN বাদে):
print(data.describe())
আউটপুট
ডেটা প্লটিং (ভিজ্যুয়ালাইজেশন)
matplotlib ব্যবহার করে গ্রাফ আঁকা যায়।
উদাহরণ: হিস্টোগ্রাম
import matplotlib.pyplot as plot
import pandas as pd
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
data['Time period'].hist(bins=10)
আউটপুট
matplotlib দিয়ে আরও অনেক ধরনের গ্রাফ আঁকা সম্ভব।
উপসংহার
পান্ডাজ এবং ম্যাটপ্লটলিব দিয়ে ডেটা অ্যানালাইসিস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের বেসিক ধারণা দেওয়া হয়েছে। প্রশ্ন থাকলে কমেন্ট করুন।
