ML Project Pipeline Part 3: df.describe() – Statistical Summary in Seconds 📊

जब हम डेटा को एनालाइज कर रहे होते है तब हमें सबसे इम्पोर्टेंट फंक्शन को यूज करना चाहिए। विच इज डिस्क्राइब फंक्शन देखो ये इम्पोर्टेंट क्यों है, देखो डिस्क्राइब फंक्शन आपको स्टेटिस्टिकल समरी देता है। स्टैटिस्टिकल समरी हम किस चीज की निकालते हैं सिर्फ और सिर्फ नुमेरिकल डेटा की। अगर आपके टेबल में जो है कैटेगॉरिकल डेटा है तो वो बाई डिफाल्ट इसको इन्क्लूड नहीं करेगा। अगर हम बाई डिफाल्ट फंक्शन जाने की डिस्क्राइब फंक्शन करता है, सिर्फ और सिर्फ नुमेरिकल कॉलम्स पर काम करता है और नुमेरिकल कॉलम की ह स्टैटिस्टिकल वैल्यूज आपको निकाल कर देता है। सबसे पहले वैल्यू यह आपको बताता है काउंट कितनी 9 नल वैल्यूज हैं। 1 पर्टिकुलर कॉलम में, उसके बाद मीन मतलब की, उस पर्टिकुलर कॉलम का एवरेज वैल्यू क्या है। उस एवरेज वैल्यू को निकालने के बाद स्टैंडर्ड डिविजन मिनिमम। विच इज द मिनिमम वैल्यू फाउंड, इन पर्टिकुलर कॉलम एंड मैक्सिमम वैल्यू फाउंड द कॉलम। उसके बाद यह 3 वैल्यूज जाती है फर्स्ट क्वार्टाइल, मिडल एंड थर्ड क्वार्टल। इन तीनों क्वार्टल की वैल्यू को आप जब बॉक्स प्लॉट समझोगे तो ज्यादा अच्छे से समझ में आएगा कि किस तरीके से ये वैल्यू हमारे एनालिसिस को डिफ्रेंशिएट करती हैं। ये हमारे एनालिसिस को डिफ्रेंशिएट करती है। और ये भी समझ में आएगा कि ये वैल्यू आपको कहा इम्पॉर्टेंट है। ठीक है इन वैल्यूज को समझने के लिए आपको डिस्क्राइब फंक्शन यूज करना है। अब मान लो मेरको कैटेगॉरिकल डेटा भी चाहिए। इसके अन्दर मुझे सिर्फ और सिर्फ नुमेरिकल पर काम नहीं करना तो मुझे क्या करना है। ये जो ब्रैकेट आप लोग देख रहे न विच इस पेरेंतिसिस इसी पेरेंतिसिसकेअन्दर जाके लिखना इनक्लूड इज, इक्वल टू और स्क्वायर ब्रैकेट में लिख देना कैटेगरी के बारे में बात हो री है। विच ऑब्जेक्ट भी अगर आप लिखोगे देन ऑलसोटिस्फाइनउसके बाद। अगर आप सारे के सारे कॉलम चाहते हो मतलब कि आप सिम्पली ऑल कॉल्स 1 साथ देखना चाहते हो तो आप इस तरीके से भी लिख सकते हो। इन्क्लूड इज, इक्वल टू ऑल इन दोनों की मदद से आप कैटेगरी। इन दोनों की मदद से आप कैटेगॉरिकल डेटा को इन्क्लूड कर सकते हो और उसका भी टेस्टिकल समरी देख सकते है।