পান্ডাস গণিত

🌈পান্ডাস গণিত কি?

📋পান্ডাস গণিত হলো সংখ্যার গাণিতিক হিসাব নিকাশ করার পদ্ধতি।

⚒️পান্ডাস গণিত সংখ্যার গাণিতিক হিসাব নিকাশ করতে ব্যবহৃত হয়।

পান্ডাস গণিত সমূহ

পান্ডাস গণিত এবং সেগুলোর ব্যবহারের তালিকা

➡️ add - মান যোগ করা
➡️ abs - সংখ্যার পরম মান নির্ণয় করা
➡️ corr - তথ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করা
➡️ corrwith - অন্য তথ্যের সাথে পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করা
➡️ cov - তথ্যের সহপ্রসরণ নির্ণয় করা
➡️ cummax - ক্রমবর্ধমান সর্বোচ্চ মান বের করা
➡️ cummin - ক্রমবর্ধমান সর্বনিম্ন মান বের করা
➡️ cumprod - ক্রমবর্ধমান গুণফল বের করা
➡️ cumsum - ক্রমবর্ধমান যোগফল বের করা
➡️ diff - পরপর মানের পার্থক্য বের করা
➡️ mean - গড় মান বের করা
➡️ median - মধ্যম মান বের করা
➡️ min - সর্বনিম্ন মান নির্ণয় করা
➡️ max - সর্বোচ্চ মান নির্ণয় করা
➡️ prod - সব মানের গুণফল নির্ণয় করা
➡️ sum - মোট যোগফল বের করা
➡️ std - আদর্শ বিচ্যুতি নির্ণয় করা
➡️ var - বিচরণ নির্ণয় করা
➡️ quantile - কোয়ান্টাইল মান নির্ণয় করা
➡️ rank - মানের ক্রম নির্ধারণ করা
➡️ pct_change - শতাংশ পরিবর্তন নির্ণয় করা

add - মান যোগ করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    "এ": [4, 5, 6],
    "বি": [1, 2, 3]
})

result = data.add(2)

print(result)

abs - সংখ্যার পরম মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [-2, 5, -3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].abs()
print(result.to_string())

corr - তথ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8],
    'স্কোর': [40, 70, 50, 90]
})

result = data[['নাম্বার', 'স্কোর']].corr()
print(result.to_string())

corrwith - অন্য তথ্যের সাথে পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

other = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [4, 10, 6, 16]
})

result = data[['নাম্বার']].corrwith(other)
print(result.to_string())

cov - তথ্যের সহপ্রসরণ নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8],
    'স্কোর': [40, 70, 50, 90]
})

result = data[['নাম্বার', 'স্কোর']].cov()
print(result.to_string())

cummax - ক্রমবর্ধমান সর্বোচ্চ মান বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].cummax()
print(result.to_string())

cummin - ক্রমবর্ধমান সর্বনিম্ন মান বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [5, 3, 4, 2]
})

result = data['নাম্বার'].cummin()
print(result.to_string())

cumprod - ক্রমবর্ধমান গুণফল বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 3, 4, 5]
})

result = data['নাম্বার'].cumprod()
print(result.to_string())

cumsum - ক্রমবর্ধমান যোগফল বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].cumsum()
print(result.to_string())

diff - পরপর মানের পার্থক্য বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 2, 8]
})

result = data['নাম্বার'].diff()
print(result.to_string())

mean - গড় মান বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].mean()
print(result)

median - মধ্যম মান বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].median()
print(result)

min - সর্বনিম্ন মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].min()
print(result)

max - সর্বোচ্চ মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].max()
print(result)

prod - সব মানের গুণফল নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 3, 4, 5]
})

result = data['নাম্বার'].prod()
print(result)

sum - মোট যোগফল বের করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].sum()
print(result)

std - আদর্শ বিচ্যুতি নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].std()
print(result)

var - বিচরণ নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].var()
print(result)

quantile - কোয়ান্টাইল মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].quantile(0.5)
print(result)

rank - মানের ক্রম নির্ধারণ করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].rank()
print(result.to_string())

pct_change - শতাংশ পরিবর্তন নির্ণয় করার উদাহরণ।

pandas

import pandas

data = pandas.DataFrame({
    'নাম্বার': [2, 5, 3, 8]
})

result = data['নাম্বার'].pct_change()
print(result.to_string())

পান্ডাস গণিত সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য

কার্যকর কোডিং উদাহরণ এবং সেগুলোর রেফারেন্স লিংক

নাম	বিবরণ
add	মান যোগ করতে ব্যবহৃত হয়।
abs	সংখ্যার পরম মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
corr	তথ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
corrwith	অন্য তথ্যের সাথে পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
cov	তথ্যের সহপ্রসরণ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
cummax	ক্রমবর্ধমান সর্বোচ্চ মান বের করতে ব্যবহৃত হয়।
cummin	ক্রমবর্ধমান সর্বনিম্ন মান বের করতে ব্যবহৃত হয়।
cumprod	ক্রমবর্ধমান গুণফল বের করতে ব্যবহৃত হয়।
cumsum	ক্রমবর্ধমান যোগফল বের করতে ব্যবহৃত হয়।
diff	পরপর মানের পার্থক্য বের করতে ব্যবহৃত হয়।
mean	গড় মান বের করতে ব্যবহৃত হয়।
median	মধ্যম মান বের করতে ব্যবহৃত হয়।
min	সর্বনিম্ন মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
max	সর্বোচ্চ মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
prod	সব মানের গুণফল নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
sum	মোট যোগফল বের করতে ব্যবহৃত হয়।
std	আদর্শ বিচ্যুতি নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
var	বিচরণ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
quantile	কোয়ান্টাইল মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
rank	মানের ক্রম নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
pct_change	শতাংশ পরিবর্তন নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।