کالی لینوکس

🎉 تخفیف یلدایی! 🌙

👀 آیا می‌خواهید آموزش حباب‌زنی دریافت کنید؟ 😉

💥 آموزش تصویری حباب زدن روی حساب بانکی ایرانی
✔️ شامل حباب ولت و دسترسی به سایت و گوشی و ...
✔️ آموزش‌های ویژه در پک VIP ما
✔️ امکان خرید برای ۱۰ نفر با استفاده از یک پک!

👨‍💻 همراه با نرم‌افزارهای مورد نیاز

🔵 برای خرید با آیدی زیر در ارتباط باشید: 
@outis_os

✨ ویژه برای شما: ✨

قیمت‌ها با ۳۰% تخفیف یلدایی:

- برای کسانی که قبلاً خرید کرده‌اند حباب زنی: 
🔹 ۱۴ میلیون تومان 
- برای کسانی که کتاب‌های ۱، ۲ و ۳ همراه پکیج حباب خرید می‌کنند: 
🔹 ۱۴ میلیون تومان 
- برای کسانی که فقط آموزش حباب زنی می‌خواهند: 
🔹 ۲۱ میلیون تومان 
- برای کسانی که پکیج کامل را می‌خواهند: 
🔹 ۷۰ میلیون تومان 

⚠️ توجه: این آخرین فرصت خرید است و بعد از آن فروش متوقف می شود
🔵 برای خرید به پی‌وی زیر مراجعه کنید: 
@outis_os

🎊 از این تخفیف ویژه بهره‌مند شوید و حباب‌زنی را یاد بگیرید! 🌟

تابع پرکاربرد Pandas

پرکاربردترین توابع Pandas که به صورت روزانه از آن‌ها می‌ تونید استفاده کنید! در ادامه، 20 تا از بهترین و پرکاربردترین توابع Pandas را معرفی می‌کنم:


read_csv():
بارگذاری سریع داده‌ها از فایل‌های CSV

head():
مشاهده پنج ردیف اول دیتابیس برای شروع.

info():
بررسی ساختار داده‌ها مانند نوع داده و مقادیر خالی.

describe():
تولید آمار توصیفی برای ستون‌های عددی.

loc[ ]:
دسترسی به ردیف‌ها و ستون‌ها بر اساس برچسب یا شرط.

iloc[ ]:
دسترسی به داده‌ها بر اساس شماره ردیف.

merge():
ادغام DataFrame‌ها با ستون‌های مشترک.

groupby():
دسته‌بندی برای تحلیل آسان‌تر.

pivot_table():
خلاصه‌سازی داده‌ها به فرمت Pivot Table.

to_csv():
ذخیره داده‌ها به صورت فایل CSV.

pd.concat():
ادغام چندین DataFrame در ردیف‌ها یا ستون‌ها.

pd.melt():
تبدیل داده‌ها از فرمت گسترده به فرمت طولانی.

pd.pivot_table():
ایجاد Pivot Table با چندین سطح.

pd.cut():
تقسیم داده‌ها به فواصل مشخص.

pd.qcut():
مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس درصد.

pd.merge():
ادغام داده‌ها به سبک پایگاه داده برای لینک‌دهی پیشرفته.

DataFrame.apply():
اعمال یک تابع سفارشی به داده‌ها.

DataFrame.groupby():
تحلیل داده‌های دسته‌بندی شده.

DataFrame.drop_duplicates():
حذف ردیف‌های تکراری.

DataFrame.to_excel():
ذخیره داده‌ها مستقیماً به فایل اکسل.





@kali_outis