একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমে ডুপ্লিকেট মানগুলি পরিচালনা করা

ভূমিকা

ডেটা বিশ্লেষক হিসাবে, সঠিক এবং বিশ্বস্ত অন্তর্দৃষ্টি পেতে ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করা আমাদের দায়িত্ব৷ ডেটা ক্লিনজিং এই প্রক্রিয়ায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, এবং ডুপ্লিকেট মানগুলি ডেটা বিশ্লেষকদের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে সাধারণ সমস্যাগুলির মধ্যে একটি। ডুপ্লিকেট মান সম্ভাব্য অন্তর্দৃষ্টি ভুলভাবে উপস্থাপন করতে পারে. অতএব, ডুপ্লিকেট মানগুলির সাথে ডিল করার জন্য দক্ষ পদ্ধতি থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই নিবন্ধে, আমরা শিখব কিভাবে ডুপ্লিকেট মানগুলি সনাক্ত এবং পরিচালনা করতে হয়, সেইসাথে ডুপ্লিকেটগুলি পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি।

ডুপ্লিকেট মান সনাক্তকরণ

ডুপ্লিকেট মানগুলি পরিচালনা করার প্রথম ধাপ হল তাদের সনাক্ত করা। ডুপ্লিকেট মান সনাক্ত করা ডেটা পরিষ্কারের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। ডাটাফ্রেমের মধ্যে ডুপ্লিকেট মান সনাক্ত করার জন্য পান্ডাস একাধিক পদ্ধতি অফার করে। এই বিভাগে, আমরা আলোচনা করব duplicated() ফাংশন এবং value_counts() ডুপ্লিকেট মান সনাক্ত করার জন্য ফাংশন।

উঠতো সদৃশ()

সার্জারির duplicated() ফাংশন হল একটি পান্ডাস লাইব্রেরি ফাংশন যা ডেটাফ্রেমে ডুপ্লিকেট সারি পরীক্ষা করে। এর আউটপুট duplicated() ফাংশন হল একটি বুলিয়ান সিরিজ যার দৈর্ঘ্য ইনপুট ডেটাফ্রেমের সমান, যেখানে প্রতিটি উপাদান নির্দেশ করে যে সংশ্লিষ্ট সারিটি একটি ডুপ্লিকেট কিনা।

এর একটি সহজ উদাহরণ বিবেচনা করা যাক duplicated() ফাংশন:

import pandas as pd data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) df_duplicates = df.duplicated()
print(df_duplicates)

আউটপুট:

0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
dtype: bool

উপরের উদাহরণে, আমরা শিক্ষার্থীদের নাম এবং তাদের মোট স্কোর সম্বলিত একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করেছি। আমরা আহ্বান করেছি duplicated() ডেটাফ্রেমে, যা দিয়ে একটি বুলিয়ান সিরিজ তৈরি করেছে False অনন্য মান প্রতিনিধিত্ব করে এবং True ডুপ্লিকেট মান প্রতিনিধিত্ব করে।

এই উদাহরণে, মানের প্রথম ঘটনাটি অনন্য বলে বিবেচিত হয়। যাইহোক, যদি আমরা শেষ মানটিকে অনন্য হিসাবে বিবেচনা করতে চাই এবং ডুপ্লিকেট মান সনাক্ত করার সময় আমরা সমস্ত কলাম বিবেচনা করতে চাই না তবে কী হবে? এখানে, আমরা পরিবর্তন করতে পারেন duplicated() পরামিতি মান পরিবর্তন করে ফাংশন।

পরামিতি: উপসেট এবং রাখুন

সার্জারির duplicated() ফাংশন তার ঐচ্ছিক পরামিতিগুলির মাধ্যমে কাস্টমাইজেশন বিকল্পগুলি অফার করে। এটির দুটি পরামিতি রয়েছে, যা নীচে বর্ণিত হয়েছে:

• subset: এই প্যারামিটারটি ডুপ্লিকেট সনাক্তকরণের সময় বিবেচনা করার জন্য কলামগুলির উপসেট নির্দিষ্ট করতে আমাদের সক্ষম করে। উপসেট সেট করা আছে None ডিফল্টরূপে, যার অর্থ ডেটাফ্রেমের প্রতিটি কলাম বিবেচনা করা হয়। কলামের নাম নির্দিষ্ট করতে, আমরা কলামের নামের তালিকা সহ উপসেট প্রদান করতে পারি।

  এখানে উপসেট প্যারামিটার ব্যবহার করার একটি উদাহরণ:

  
  df_duplicates = df.duplicated(subset=['StudentName'])
  

  আউটপুট:

  0 False
  1 False
  2 False
  3 False
  4 False
  5 True
  dtype: bool
  

• keep: এই বিকল্পটি আমাদেরকে সদৃশ সারির কোন উদাহরণটি সদৃশ হিসাবে চিহ্নিত করা উচিত তা চয়ন করতে দেয়৷ রাখার জন্য সম্ভাব্য মান হল:

  • "first": এটি এর জন্য ডিফল্ট মান keep বিকল্প এটি প্রথম ঘটনা ব্যতীত সমস্ত সদৃশ সনাক্ত করে, প্রথম মানটিকে অনন্য বলে বিবেচনা করে।
  • "last": এই বিকল্পটি একটি অনন্য মান হিসাবে শেষ ঘটনাকে চিহ্নিত করে। অন্যান্য সমস্ত ঘটনা সদৃশ হিসাবে বিবেচিত হবে।
  • False: এই বিকল্পটি প্রতিটি উদাহরণকে একটি ডুপ্লিকেট মান হিসাবে লেবেল করে।

এখানে ব্যবহার করার একটি উদাহরণ keep পরামিতি:

df_duplicates = df.duplicated(keep='last')
print(df_duplicates)

আউটপুট:

0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
dtype: bool

ডুপ্লিকেট মান কল্পনা করুন

সার্জারির value_counts() ফাংশন সদৃশ সনাক্তকরণের জন্য দ্বিতীয় পদ্ধতি। দ্য value_counts() ফাংশন একটি কলামে প্রতিটি অনন্য মান প্রদর্শিত হওয়ার সংখ্যা গণনা করে। প্রয়োগ করে value_counts() একটি নির্দিষ্ট কলামে ফাংশন, প্রতিটি মানের ফ্রিকোয়েন্সি কল্পনা করা যেতে পারে।

এখানে ব্যবহার করার একটি উদাহরণ value_counts() ফাংশন:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) name_counts = df['StudentName'].value_counts()
print(name_counts)

আউটপুট:

Mark 2
Ali 1
Bob 1
John 1
Johny 1
Name: StudentName, dtype: int64

এখন একটি বার গ্রাফ দিয়ে ডুপ্লিকেট মান কল্পনা করা যাক। আমরা একটি বার চার্ট ব্যবহার করে ডুপ্লিকেট মানগুলির ফ্রিকোয়েন্সি কার্যকরভাবে কল্পনা করতে পারি।

name_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('Student Name')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Duplicate Name Frequencies')
plt.show()

ডুপ্লিকেট মান হ্যান্ডলিং

ডুপ্লিকেট মান সনাক্ত করার পরে, এটি তাদের সম্বোধন করার সময়। এই বিভাগে, আমরা পান্ডা ব্যবহার করে ডুপ্লিকেট মানগুলি অপসারণ এবং আপডেট করার জন্য বিভিন্ন কৌশলগুলি অন্বেষণ করব drop_duplicates() এবং replace() ফাংশন উপরন্তু, আমরা ব্যবহার করে ডুপ্লিকেট মান সহ ডেটা একত্রিত করার বিষয়ে আলোচনা করব groupby() ফাংশন.

ডুপ্লিকেট মান অপসারণ

ডুপ্লিকেটগুলি পরিচালনার জন্য সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল ডেটাফ্রেম থেকে সেগুলি সরিয়ে ফেলা। ডাটাফ্রেম থেকে ডুপ্লিকেট রেকর্ড বাদ দিতে, আমরা ব্যবহার করব drop_duplicates() ফাংশন ডিফল্টরূপে, এই ফাংশনটি প্রতিটি ডুপ্লিকেট সারির প্রথম দৃষ্টান্ত রাখে এবং পরবর্তী ঘটনাগুলিকে সরিয়ে দেয়। এটি সমস্ত কলামের মানের উপর ভিত্তি করে ডুপ্লিকেট মান সনাক্ত করে; যাইহোক, আমরা উপসেট প্যারামিটার ব্যবহার করে বিবেচনা করা কলাম নির্দিষ্ট করতে পারি।

এর সিনট্যাক্স drop_duplicates() প্যারামিটারে ডিফল্ট মান সহ নিম্নরূপ:

dataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

সার্জারির subset এবং keep পরামিতিগুলির মধ্যে একই ব্যাখ্যা রয়েছে duplicates(). যদি আমরা তৃতীয় প্যারামিটার সেট করি inplace থেকে True, সমস্ত পরিবর্তন সরাসরি মূল ডেটাফ্রেমে সঞ্চালিত হবে, যার ফলে পদ্ধতিটি ফিরে আসবে None এবং মূল ডেটাফ্রেম পরিবর্তন করা হচ্ছে। গতানুগতিক, inplace is False.

এখানে একটি উদাহরণ drop_duplicates() ফাংশন:

df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)
print(df)

আউটপুট:

 StudentName Score
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

উপরের উদাহরণে, প্রথম এন্ট্রিটি মুছে ফেলা হয়েছে কারণ এটি একটি সদৃশ ছিল।

প্রতিস্থাপন বা সদৃশ মান আপডেট করুন

ডুপ্লিকেট পরিচালনার জন্য দ্বিতীয় পদ্ধতিতে পান্ডা ব্যবহার করে মান প্রতিস্থাপন করা জড়িত replace() ফাংশন দ্য replace() ফাংশন আমাদের একটি ডেটাফ্রেমের নির্দিষ্ট মান বা প্যাটার্নগুলিকে নতুন মান দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে দেয়। ডিফল্টরূপে, এটি মানের সমস্ত দৃষ্টান্ত প্রতিস্থাপন করে। যাইহোক, সীমা প্যারামিটার ব্যবহার করে, আমরা প্রতিস্থাপনের সংখ্যা সীমাবদ্ধ করতে পারি।

এখানে ব্যবহার করার একটি উদাহরণ replace() ফাংশন:

df['StudentName'].replace('Mark', 'Max', limit=1, inplace=True)
print(df)

আউটপুট:

 StudentName Score
0 Max 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

এখানে, প্রথম মান প্রতিস্থাপন করতে সীমা ব্যবহার করা হয়েছিল। আমরা যদি শেষ ঘটনাটি প্রতিস্থাপন করতে চাই? এই ক্ষেত্রে, আমরা একত্রিত হবে duplicated() এবং replace() ফাংশন ব্যবহার duplicated(), আমরা প্রতিটি ডুপ্লিকেট মানের শেষ দৃষ্টান্ত নির্দেশ করব, ব্যবহার করে সারি নম্বর প্রাপ্ত করব loc ফাংশন, এবং তারপর ব্যবহার করে এটি প্রতিস্থাপন করুন replace() ফাংশন এখানে ব্যবহার করার একটি উদাহরণ duplicated() এবং replace() একসাথে ফাংশন।

last_occurrences = df.duplicated(subset='StudentName', keep='first') last_occurrences_rows = df[last_occurrences] df.loc[last_occurrences, 'StudentName'] = df.loc[last_occurrences, 'StudentName'].replace('Mark', 'Max') print(df)

আউটপুট:

 StudentName Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Max 45

জটিল প্রতিস্থাপনের জন্য কাস্টম ফাংশন

কিছু ক্ষেত্রে, সদৃশ মানগুলি পরিচালনা করার জন্য কেবল তাদের অপসারণ বা আপডেট করার চেয়ে আরও জটিল প্রতিস্থাপনের প্রয়োজন হয়। কাস্টম ফাংশন আমাদের প্রয়োজন অনুযায়ী নির্দিষ্ট প্রতিস্থাপন নিয়ম তৈরি করতে আমাদের সক্ষম করে। পান্ডা ব্যবহার করে apply() ফাংশন, আমরা আমাদের ডেটাতে কাস্টম ফাংশন প্রয়োগ করতে পারি।

উদাহরণ স্বরূপ, ধরা যাক “ছাত্রের নাম” কলামে ডুপ্লিকেট নাম রয়েছে। আমাদের লক্ষ্য হল একটি কাস্টম ফাংশন ব্যবহার করে ডুপ্লিকেট প্রতিস্থাপন করা যা ডুপ্লিকেট মানগুলির শেষে একটি সংখ্যা যুক্ত করে, তাদের অনন্য করে তোলে।

def add_number(name, counts): if name in counts: counts[name] += 1 return f'{name}_{counts[name]}' else: counts[name] = 0 return name name_counts = {} df['is_duplicate'] = df.duplicated('StudentName', keep=False)
df['StudentName'] = df.apply(lambda x: add_number(x['StudentName'], name_counts) if x['is_duplicate'] else x['StudentName'], axis=1)
df.drop('is_duplicate', axis=1, inplace=True)
print(df)

আউটপুট:

 StudentName Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark_1 45

ডুপ্লিকেট মান সহ মোট ডেটা

ডুপ্লিকেট মান সম্বলিত ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে এবং ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য একত্রিত করা যেতে পারে। পান্ডা groupby() ফাংশন আপনাকে ডুপ্লিকেট মান সহ ডেটা একত্রিত করতে দেয়। ব্যবহার করে groupby() ফাংশন, আপনি এক বা একাধিক কলাম গ্রুপ করতে পারেন এবং প্রতিটি গ্রুপের জন্য অন্য কলামের গড়, গড় বা যোগফল গণনা করতে পারেন।

এখানে ব্যবহার করার একটি উদাহরণ groupby() পদ্ধতি:

grouped = df.groupby(['StudentName']) df_aggregated = grouped.sum()
print(df_aggregated)

আউটপুট:

 Score
StudentName Ali 65
Bob 76
John 44
Johny 39
Mark 90

উন্নত প্রযুক্তি

আরও জটিল পরিস্থিতি পরিচালনা করতে এবং সঠিক বিশ্লেষণ নিশ্চিত করতে, কিছু উন্নত কৌশল রয়েছে যা আমরা ব্যবহার করতে পারি। এই বিভাগে ফাজি ডুপ্লিকেট, টাইম সিরিজ ডেটার ডুপ্লিকেশন এবং ডুপ্লিকেট সূচক মান নিয়ে আলোচনা করা হবে।

ফাজি ডুপ্লিকেট

অস্পষ্ট সদৃশগুলি এমন রেকর্ড যা সঠিক মিল নয় কিন্তু একই রকম, এবং সেগুলি ডেটা ইনপুট ভুল, ভুল বানান এবং বিন্যাসের বিভিন্নতা সহ বিভিন্ন কারণে ঘটতে পারে। আমরা ব্যবহার করব fuzzywuzzy পাইথন লাইব্রেরি স্ট্রিং মিল ব্যবহার করে ডুপ্লিকেট সনাক্ত করতে।

এখানে অস্পষ্ট মান পরিচালনার একটি উদাহরণ রয়েছে:

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz def find_fuzzy_duplicates(dataframe, column, threshold): duplicates = [] for i in range(len(dataframe)): for j in range(i+1, len(dataframe)): similarity = fuzz.ratio(dataframe[column][i], dataframe[column][j]) if similarity >= threshold: duplicates.append(dataframe.iloc[[i, j]]) if duplicates: duplicates_df = pd.concat(duplicates) return duplicates_df else: return pd.DataFrame() data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) threshold = 70 fuzzy_duplicates = find_fuzzy_duplicates(df, 'StudentName', threshold)
print("Fuzzy duplicates:")
print(fuzzy_duplicates.to_string(index=False))

এই উদাহরণে, আমরা একটি কাস্টম ফাংশন তৈরি করি find_fuzzy_duplicates যা ইনপুট হিসাবে একটি ডেটাফ্রেম, একটি কলামের নাম এবং একটি মিল থ্রেশহোল্ড নেয়। ফাংশনটি ডেটাফ্রেমের প্রতিটি সারির মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করে এবং এটি ব্যবহার করে পরবর্তী সারির সাথে তুলনা করে fuzz.ratio থেকে পদ্ধতি fuzzywuzzy লাইব্রেরি যদি মিলের স্কোর থ্রেশহোল্ডের চেয়ে বেশি বা সমান হয়, তাহলে ডুপ্লিকেট সারিগুলি একটি তালিকায় যোগ করা হয়। অবশেষে, ফাংশনটি অস্পষ্ট সদৃশ সমন্বিত একটি ডেটাফ্রেম প্রদান করে।

আউটপুট:

Fuzzy duplicates:
StudentName Score Mark 45 Mark 45 John 44 Johny 39

উপরের উদাহরণে, "ছাত্রের নাম" কলামে অস্পষ্ট সদৃশগুলি চিহ্নিত করা হয়েছে৷ 'find_fuzzy_duplicates' ফাংশনটি ব্যবহার করে প্রতিটি জোড়া স্ট্রিং তুলনা করে fuzzywuzzy লাইব্রেরি fuzz.ratio ফাংশন, যা Levenshtein দূরত্বের উপর ভিত্তি করে একটি সাদৃশ্য স্কোর গণনা করে। আমরা থ্রেশহোল্ড 70 এ সেট করেছি, যার মানে 70-এর বেশি ম্যাচ অনুপাত সহ যেকোনো নাম একটি অস্পষ্ট মান হিসাবে বিবেচিত হবে। অস্পষ্ট মান সনাক্ত করার পরে, আমরা "সদৃশ হ্যান্ডলিং" শিরোনামের বিভাগে বর্ণিত পদ্ধতি ব্যবহার করে সেগুলি পরিচালনা করতে পারি।

টাইম সিরিজ ডেটা ডুপ্লিকেট হ্যান্ডলিং

একই টাইমস্ট্যাম্পে একাধিক পর্যবেক্ষণ রেকর্ড করা হলে সদৃশ হতে পারে। এই মানগুলি সঠিকভাবে পরিচালনা না করলে পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল হতে পারে। টাইম সিরিজ ডেটাতে ডুপ্লিকেট মানগুলি পরিচালনা করার কয়েকটি উপায় এখানে রয়েছে।

• সঠিক ডুপ্লিকেট ড্রপিং: এই পদ্ধতিতে, আমরা ব্যবহার করে অভিন্ন সারি মুছে ফেলি drop_duplicates পান্ডাসে ফাংশন।
• বিভিন্ন মান সহ ডুপ্লিকেট টাইমস্ট্যাম্প: যদি আমাদের একই টাইমস্ট্যাম্প থাকে কিন্তু ভিন্ন মান থাকে, তাহলে আমরা ডেটা একত্রিত করতে পারি এবং ব্যবহার করে আরও অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারি groupby(), অথবা আমরা সবচেয়ে সাম্প্রতিক মান নির্বাচন করতে পারি এবং অন্যগুলি ব্যবহার করে সরাতে পারি drop_duplicates() সাথে keep পরামিতি 'শেষ' সেট করা হয়েছে।

ডুপ্লিকেট সূচক মান পরিচালনা করা

ডুপ্লিকেট সূচক মান সম্বোধন করার আগে, প্রথমে পান্ডাসে একটি সূচক কী তা সংজ্ঞায়িত করা যাক। একটি সূচক হল একটি অনন্য শনাক্তকারী যা ডেটাফ্রেমের প্রতিটি সারিতে বরাদ্দ করা হয়। পান্ডাস ডিফল্টরূপে শূন্য থেকে শুরু হওয়া একটি সংখ্যাসূচক সূচক নির্ধারণ করে। যাইহোক, যেকোন কলাম বা কলামের সংমিশ্রণে একটি সূচক বরাদ্দ করা যেতে পারে। ইনডেক্স কলামে ডুপ্লিকেট সনাক্ত করতে, আমরা ব্যবহার করতে পারি duplicated() এবং drop_duplicates() ফাংশন, যথাক্রমে। এই বিভাগে, আমরা ইনডেক্স কলামে ডুপ্লিকেটগুলি কীভাবে পরিচালনা করব তা অন্বেষণ করব reset_index().

এর নাম থেকেই বোঝা যাচ্ছে যে reset_index() ডাটাফ্রেমের সূচক রিসেট করতে পান্ডাসে ফাংশন ব্যবহার করা হয়। আবেদন করার সময় reset_index() ফাংশন, বর্তমান সূচক স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাতিল করা হয়, যার অর্থ প্রাথমিক সূচক মান হারিয়ে গেছে। উল্লেখ করে drop প্যারামিটার হিসাবে False মধ্যে reset_index() ফাংশন, সূচক রিসেট করার সময় আমরা মূল সূচক মান ধরে রাখতে পারি।

এখানে ব্যবহার করার একটি উদাহরণ reset_index():

import pandas as pd data = { 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark']) df.reset_index(inplace=True)
print(df)

আউটপুট:

 index Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

সেরা অনুশীলন

• ডুপ্লিকেট ডেটার প্রকৃতি বুঝুন: কোনো পদক্ষেপ নেওয়ার আগে, কেন সদৃশ মান বিদ্যমান এবং তারা কী উপস্থাপন করে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। মূল কারণ চিহ্নিত করুন এবং তারপরে তাদের পরিচালনার জন্য উপযুক্ত পদক্ষেপগুলি নির্ধারণ করুন।

• ডুপ্লিকেট পরিচালনার জন্য একটি উপযুক্ত পদ্ধতি নির্বাচন করুন: পূর্ববর্তী বিভাগে যেমন আলোচনা করা হয়েছে, ডুপ্লিকেটগুলি পরিচালনা করার একাধিক উপায় রয়েছে৷ আপনি যে পদ্ধতিটি চয়ন করেন তা নির্ভর করে ডেটার প্রকৃতি এবং আপনি যে বিশ্লেষণ করতে চান তার উপর।

• পদ্ধতির নথিভুক্ত করুন: ডুপ্লিকেট মান শনাক্তকরণ এবং সেগুলিকে সম্বোধন করার জন্য প্রক্রিয়াটি নথিভুক্ত করা অত্যাবশ্যক, অন্যদের চিন্তা প্রক্রিয়া বুঝতে অনুমতি দেয়৷

• শরীরচর্চা সতর্কতা: যখনই আমরা ডেটা মুছে ফেলি বা পরিবর্তন করি, আমাদের অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে ডুপ্লিকেটগুলি নির্মূল করা বিশ্লেষণে ত্রুটি বা পক্ষপাতের পরিচয় দেয় না। বিবেক পরীক্ষা পরিচালনা করুন এবং প্রতিটি কর্মের ফলাফল যাচাই করুন।

• মূল তথ্য সংরক্ষণ করুন: ডেটার উপর কোনো অপারেশন করার আগে, মূল ডেটার একটি ব্যাকআপ কপি তৈরি করুন।

• ভবিষ্যতের ডুপ্লিকেট প্রতিরোধ করুন: ভবিষ্যতে ঘটতে থেকে সদৃশ প্রতিরোধ ব্যবস্থা বাস্তবায়ন. এতে ডেটা এন্ট্রির সময় ডেটা যাচাইকরণ, ডেটা ক্লিনজিং রুটিন বা অনন্যতা প্রয়োগ করার জন্য ডাটাবেসের সীমাবদ্ধতা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

সর্বশেষ ভাবনা

ডেটা বিশ্লেষণে, ডুপ্লিকেট মানগুলিকে সম্বোধন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। ডুপ্লিকেট মান ভুল ফলাফল হতে পারে. ডুপ্লিকেট মানগুলিকে দক্ষতার সাথে সনাক্ত এবং পরিচালনা করে, ডেটা বিশ্লেষকরা সুনির্দিষ্ট এবং গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পেতে পারেন। উল্লিখিত কৌশলগুলি প্রয়োগ করা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করা বিশ্লেষকদের তাদের ডেটার অখণ্ডতা রক্ষা করতে এবং এটি থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম করবে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• ইভিএম ফাইন্যান্স। বিকেন্দ্রীভূত অর্থের জন্য ইউনিফাইড ইন্টারফেস। এখানে প্রবেশ করুন.
• কোয়ান্টাম মিডিয়া গ্রুপ। IR/PR প্রশস্ত। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://stackabuse.com/handling-duplicate-values-in-a-pandas-dataframe/