- 5/28/2025
Learn how to update, clean, or replace data within your DataFrame.
#UpdateData #ModifyData #PythonPandas
#UpdateData #ModifyData #PythonPandas
Category
📚
LearningTranscript
00:00We can change data.
00:02Changing data.
00:04Okay. Escape M, Shift Enter, Kaboom.
00:08Imagine, we have data.
00:12Phone.csv.
00:14Phone.csv.
00:18Let's say,
00:20I will execute it.
00:22Make Nokia and Color.
00:24I will use this color.
00:26the letters.
00:28I can change A to the smaller letter.
00:32How will calculate this for you?
00:34Escape- а-u.
00:36Lives-cu.
00:42Color, color.
00:48So you found the color whole list.
00:52Call of color,
00:54میں اس کو execute کرتا ہوں
00:55تو یہ ہمارے پاس جو ہے
00:56یہ column آ رہا ہے
00:58اب اس کو ہم
00:59let's say میں اگر اس کو change کرنا چاہتا ہوں
01:01lower type میں
01:02تو میں str کا function call کرتا ہوں
01:04اور اس کے اوپر lower call کرتا ہوں
01:07اور جو ہی اس کو execute کرتا ہوں
01:08تو آپ دیکھیں کہ سارے جو capital تھے
01:10اب وہ lower میں convert ہو گئے
01:11ٹھیک ہے
01:12تو اس طریقے سے ہم اس کو change کر سکتے ہیں
01:15اچھا اکثر اوقات ایسا ہوتا ہے
01:18کہ آپ کے پاس جو data آتا ہے نا
01:21اس کے اندر values missing ہوتی ہیں
01:23missing values ہوتی ہیں data کے اندر
01:25تو اب ہم یہ سیکھیں گے
01:26کہ ہم ان missing values کو
01:28کس طریقے سے fill کر سکتے ہیں
01:29اور
01:30اس کے ساتھ ایک اور بھی method ہے
01:35ایک اور parameter ہے
01:36اس کو کہتے ہیں inline
01:38جس کے بارے میں ہم سیکھنے لگیں
01:39تو سب سے پہلے تو ہمیں
01:41data import کرانا ہے
01:42اب data import کرانے کے لیے
01:44ہمیں again file چاہیے
01:46تو میں واپس آتا ہوں
01:46یہاں پہ upload کرتے ہیں
01:48اور یہاں پہ میں نے missing values
01:50اسی file کو اٹھا کر
01:51اس کی values کچھ remove کر دی ہیں
01:53تو یہ missing values کا data
01:54میں upload کر دیتا ہوں
01:55ٹھیک ہے تو اب ہمارے پاس
01:56phone data آگیا
01:57لیکن missing values کے ساتھ ہے
01:59اب ہم اس کو simple import کراتے ہیں
02:01ٹھیک ہے
02:02اب ہمیں import کرانا تو آتا ہے
02:04میں کہتا ہوں
02:05یہ دیکھئے
02:06phone underscore csv underscore missing
02:10ٹھیک ہے یہ ایک missing data ہے
02:12اور یہ میں
02:13pd dot read underscore csv file کو
02:18use کر کے
02:19load کرانے لگا ہوں
02:20اور load کرانے کے لیے again
02:22میں tab کا button پریس کرتا ہوں
02:23تو یہ مجھے show کرائے گا
02:24کہ کون سی
02:25جو values
02:26میرے پاس جو files ہیں
02:27وہ available ہیں
02:28تو یہاں پہ مزید
02:30search کو
02:31narrow down کرنے کے لیے
02:32میں لکھتا ہوں
02:32phone
02:33ٹھیک ہے
02:34pho ph tab
02:35اور یہ دیکھئے
02:36phone missing values
02:37phone missing values آگیا
02:38میں اس کو execute کرتا ہوں
02:40تو phone missing csv آگئی ہے
02:42ہمارے پاس
02:43میں اس کو آپ کو
02:44دکھا دیتا ہوں
02:44values
02:45اب ذرا آپ غور کریں
02:46کہ یہاں پہ
02:47جو بھی missing values ہیں
02:48وہاں پہ
02:48nan آپ کو show ہو رہا ہے
02:50however میں آپ کو
02:51original file دکھا دیتا ہوں
02:53تاکہ آپ کو پتہ جلے
02:54کہ original file کے اندر
02:55nan کو ہی نہیں show ہو رہا
02:56یہ جو panda ہے
02:57یہ basically panda
02:58اپنی طرف سے
02:59nan ڈال رہا ہے
03:00یہ دیکھئے
03:01یہ original values ہیں
03:02اور یہ جو ہے
03:04imported values ہیں
03:06اگر آپ دیکھ سکتے ہوں
03:07تو یہاں پہ
03:08صرف empty
03:08جو cells ہیں
03:12اور جہاں پر بھی
03:13آپ نے nan دیکھنا ہے
03:14تو اس کا مطلب یہ ہے
03:15کہ وہاں پہ
03:16کوئی value آئی نہیں ہے
03:17کیونکہ
03:17real world data میں
03:18ایسے ہی ہوتا ہے
03:19filled نہیں ہوتے
03:20بہت سارے fields
03:21جو ہیں وہ
03:22empty بھی ہوتے ہیں
03:23تو nan values
03:24کو ہم fill کر سکتے ہیں
03:26ٹھیک ہے
03:26اور اس کے لیے
03:27ہمارے پاس ایک method ہے
03:28اس کو کہتے ہیں
03:29fill nan
03:30اچھا اب
03:32مثال کے طور پر
03:33میں memory کو لے لیتا ہوں
03:34اور memory کو
03:35ہم fill کرنے لگے
03:36تو اس کی best value
03:37کیا ہوگی
03:37memory کو
03:38کس طریقے سے
03:39میں بیس طریقے سے
03:40fill کر سکتا ہوں
03:40یہاں پہ nan میں
03:42کون سا ایسا number
03:43میں insert کر سکتا ہوں
03:44جو کہ
03:45اس data کے قریب قریب ہو
03:47سب سے پہلے
03:48تو میں اس column
03:48کو لے لیتا ہوں
03:49تاکہ آپ کو
03:49صرف
03:50focus جو ہے
03:51وہی value ہو جائے
03:53جو ہم جس کے اوپر
03:53کام کر رہے ہیں
03:54یہ value اٹھاتے ہیں
03:56ٹھیک ہے
03:56اور یہ دیکھیں
03:57یہ column آپ کے سامنے
03:58جو ہے میں لے آیا ہوں
03:59اور میں اس کو
04:00ڈالنے لگا
04:01اب یہ جو
04:02nan values ہیں
04:03میں نے ان کو
04:04fill کرنا ہے
04:06تو سب سے پہلے
04:06تو میں اس طرح کرتا ہوں
04:07کہ کیوں نہ میں
04:08یار
04:09یہاں پہ تو
04:10کوئی random number
04:10ڈال سکتا ہوں
04:11وہ تو
04:11اس کی صحیح
04:12representation نہیں ہوگی
04:13تو best یہ ہے
04:14کہ میں اس کی
04:15mean value لے لیتا ہوں
04:16اور اس کو plot
04:17ڈالتا ہوں
04:18تو یہ میرے پاس
04:19mean value آگئی ہے
04:20اب یہ mean value
04:21میں replace کر سکتا ہوں
04:22یہاں پہ
04:23تو کیسے replace کروں
04:24میں اسی کو دوبارہ بلاتا ہوں
04:25اور کہتا ہوں
04:26dot fill na
04:27اب fill na کے ساتھ
04:29میں نے اس کو بتانا ہے
04:31کہ بھئی
04:32جو value ہے
04:33وہ
04:34ہوگی کیا
04:35actual value کیا ہوگی
04:37تو وہ value
04:39basically
04:39یہ والی value
04:40ہم ڈالنا چاہتے ہیں
04:41ایسا ہی نا
04:41تو وہ یہ value
04:42یہاں سے آ رہی ہے
04:43تو میں یہی چیز اٹھاتا ہوں
04:44اور fill na کو کہہ دیتا ہوں
04:45کہ یار
04:46یہ value آپ نے
04:47replace کرنی ہے
04:48ٹھیک ہے
04:48تو چلیے
04:51اس کو execute کر کے دیکھتے ہیں
04:52execute کرتے ہیں
04:54اور as you can guess
04:55جو na n values تھیں
04:57وہ ہماری
04:57اب mean values سے
04:59fill ہو گئی ہوئی ہیں
05:00لیکن آپ نے
05:01ایک چیز نوٹ کرنی ہے
05:02کہ یہ basically
05:03اس کا مطلب یہ نہیں ہے
05:03کہ یہ value
05:04ہمارے database کے اندر
05:06save ہو گئی ہے
05:06ایسا نہیں ہے
05:06کہ اب اگر میں
05:07missing value کو call کرتا ہوں
05:08تو یہ ہمارا جو
05:10na n نہیں show ہوگا ہے
05:11یہ na n still show ہوگا
05:12اس کی reason یہ ہے
05:13کہ ہم نے basically
05:14data کو
05:14assign نہیں کی
05:16value assign نہیں کی
05:17ہم صرف display
05:18کر آ رہے ہیں
05:19ٹھیک ہے
05:19یہ دیکھئے
05:20یہاں پہ na n still پڑا ہوا ہے
05:21however ہمارے
05:22جو values ہیں
05:23وہ یہاں پہ
05:23change ہو گیا ہوا ہے
05:24ٹھیک ہے
05:25اچھا اب اس چیز کو
05:26cater کرنے کے لیے
05:29ہمارے پاس
05:29ایک اور
05:30keyword ہے
05:31جو کہ ہم
05:32use کرتے ہیں
05:33وہ یہ
05:33کہ اب یہاں پہ
05:35common ڈال کے
05:36ہم in line
05:37use کر سکتے ہیں
05:39ٹھیک ہے
05:40in line parameter ہے
05:41اور اگر ہم
05:42اس کو true کر دیں
05:43تو وہ in line
05:44true کیا کرے گا
05:45کہ original data
05:46جو کہ ہمارا
05:46یہ والا data ہے
05:47missing data
05:48اس کے اندر change کر دے گا
05:49تو اب دیکھیں
05:50میں اس کو in line
05:51true کے ساتھ
05:51execute کرنے لگا ہوں
05:52ٹھیک ہے
05:53sorry میں نے
05:56غلط parameter دیا
05:57یہ in line نہیں ہے
05:58in place ہے
05:58in place
06:00p l a c e
06:02in place
06:02execute کرتے ہیں
06:03تو اب in place
06:04ہمارے پاس
06:05تو اب in place
06:06ہمارے پاس true ہو گیا
06:07لیکن یہ دیکھئے
06:08یہ ابھی sell
06:09میں نے execute نہیں کیا
06:09یہ ہمارا last time sell
06:11جو ہم نے execute کیا تھا
06:12however
06:12اب اگر میں اس کو
06:13execute کرتا ہوں
06:14تو اب آپ دیکھیں
06:15کہ آپ کے پاس
06:16جو original
06:16ہے
06:19اس کے اندر
06:20change آ گئی ہے
06:20this is very important
06:22اب اسی چیز کو
06:24ایک دوسرے طریقے سے
06:25بھی ہم کر سکتے ہیں
06:26وہ یہ
06:26کہ اگر آپ
06:27in line true use
06:28نہیں کرنا چاہتے
06:29تو آپ یہ value
06:30کسی variable کو
06:31assign کر سکتے ہیں
06:32مثال کے طور پہ
06:35اب اگر میں
06:36اس in place کو
06:37remove کر دیتا ہوں
06:38تو again
06:39وہ values
06:40جو missing ہیں
06:40وہ یہاں پہ reflect ہوں گی
06:42لیکن اگر میں
06:43اسی چیز کو
06:43اٹھاتا ہوں
06:44ٹھیک ہے
06:44اور اگر آپ نے
06:45original data کے اندر
06:46changes کرنا ہے
06:47تو آپ نے یہ
06:48یاد رکھنا ہے
06:48کہ آپ کو
06:48reassign کرنا پڑے گا
06:49اس طرح
06:50تو اب basically آپ نے
06:51کیا کیا کہ
06:52values جو تھی
06:53mean value replace
06:54کر کے
06:54اسی کو
06:55جو
06:56جو
06:57جو
06:58column تھا
06:59اس کو
06:59دوبارہ
07:00reassign کر دی
07:00میں اس کو
07:00execute کرتا ہوں
07:01اس کو
07:02execute کرتے ہیں
07:02as you see
07:03now again
07:04you get the same result
07:05ٹھیک ہے
07:06without in place
07:07ٹھیک ہے
07:08تو یہ دو طریقے ہیں
07:09ایک ہی کام کرنے کے
07:10یا تو آپ
07:11in place is equal to
07:12true کر دیں
07:13اور تب آپ کو
07:14یہ line لکھنے کی
07:14ضرورت نہیں ہے
07:15assignment کی ضرورت
07:16نہیں ہے
07:16اگر آپ
07:18in place is equal to
07:19true کرتے ہیں
07:20تو assignment کی ضرورت
07:21نہیں ہے
07:21اگر آپ وہ
07:21true نہیں
07:22use کرنا چاہتے
07:23تو make sure کریں
07:23کہ آپ اس column
07:24کو reassign کریں
07:25value
07:25ٹھیک ہے
07:26تاکہ آپ کی
07:27وہ value
07:27original data
07:28کے اندر
07:28reflect ہو
07:29اچھا
07:30چیز ہم نے
07:31سیکھ لی
07:31اب میں
07:32آپ کو
07:33ایک اور
07:33چیز سکھانے
07:34لگاؤں
07:34اور وہ یہ ہے
07:35کہ
07:36ہم
07:36basically
07:37چھٹکارہ
07:37پا سکتے ہیں
07:38یہ تو
07:39ہم نے
07:39values کو
07:41replace کیا
07:41what if
07:43میں چاہتا ہوں
07:43کہ جو بھی
07:44na values
07:44آ رہی ہیں
07:45وہ ساری کی
07:45ساری جو ہے
07:46وہ remove
07:46ہو جائیں
07:47تو وہ کیسے
07:48ہوگا
07:48مثال کے طور پہ
07:49یہ میرے پاس
07:49یعنی کہ
07:51یوں سمجھ
07:51یہ لیجئے
07:52کہ data
07:52اور اس میں
07:53جو price کی
07:54na values
07:55ہیں
07:55میں وہ چاہتا
07:55کہ وہ remove
07:56ہو جائیں
07:56پرائس میں
07:57دو na values
07:57ہیں
07:58یہ کیسے remove
07:58ہوں گی
07:59تو simple
07:59اسی data
08:00کو پکڑنگ
08:00والے کو
08:01ٹھیک ہے
08:01اور اس کے
08:02اوپر آپ
08:03نے
08:03drop na
08:05جو method
08:07ہے وہ
08:07call کرنا ہے
08:08ٹھیک ہے
08:08drop na
08:09اب drop na
08:11کے اندر
08:11آپ دیکھیں گے
08:11کہ جتنی بھی
08:12na کی values
08:13ہیں نا
08:14وہ ساری کی
08:14ساری remove
08:15ہو جائیں گے
08:15میں اس کو
08:15execute کرتا ہوں
08:16اب دیکھیں
08:16ہمارا جو
08:17data ہے
08:18وہ بلکل
08:18clean ہو گیا
08:19ہو گیا ہے
08:19اس کے اندر
08:19کوئی بھی
08:20value ایسی نہیں
08:21ہے جس کے اندر
08:22na
08:23n آ رہا ہو
08:24ساری کی ساری
08:25na n values
08:26جو ہے وہ
08:26remove ہو گئی ہیں
08:27لیکن وہی بات
08:28پھر اگر آپ
08:29missing data
08:30کو call کریں گے
08:30تو آپ کو
08:31original data
08:32کے اندر
08:32وہ values
08:33reflect ہوتی
08:33نظر آئیں گے
08:34یہ دیکھیں
08:34na n still exist
08:35تو again
08:37original data
08:38کے اندر
08:38change کرنے
08:39کے لیے
08:39دو کام آپ
08:41کر سکتے ہیں
08:41یا تو drop na
08:42کو کہیں
08:42your in place
08:43is equal to true
08:45اس case میں
08:46جب آپ
08:47original data
08:47دیکھیں گے
08:48تو وہاں پہ
08:48na n values
08:49نہیں آئیں گے
08:50ٹھیک ہے
08:50تو میں یہی
08:50اس کو in place
08:51is equal to true
08:52کے ساتھ run کرتا ہوں
08:52اب run کرتا ہوں
08:58اس کے دوسرا
08:59method یہ ہے
08:59کہ اگر آپ
09:00is equal to true
09:00نہیں use کرنا چاہتے
09:02تو make sure کریں
09:02آپ جو ہے
09:03reassign کریں
09:05data کو
09:06تو میں اس کو
09:06reassign کرتا ہوں
09:07is equal to this
09:08ٹھیک ہے
09:09اور reassign کرنے کے
09:10بعد جب میں
09:11execute کرتا ہوں
09:11you get the same
09:12exact same result
09:14ٹھیک ہے
09:14تو دو method
09:15میں نے آپ کو بتائے
09:16کہ original data
09:18کے اندر
09:19آپ کس طریقے سے
09:20changes کو
09:21retain کر سکتے ہیں
09:22رکھ سکتے ہیں
09:23کیونکہ جو بھی
09:23method آپ call کرتے ہیں
09:24وہ basically
09:25original data کے اندر
09:26reflect نہیں ہوتا
09:27اس کو کرنے کے لئے
09:27یا تو آپ
09:28in place is equal to
09:29true use کریں
09:29یا پھر assignment کریں
09:30ایک نئی variable
09:31یا اسی variable
09:32کو assignment کر دیں
09:33ایک
09:33اچھا اب
09:35ہمارے پاس جو
09:36original missing
09:37csv ہے وہ تو
09:39ہمارے پاس آ رہی ہے
09:40یہ والی
09:40جو کہ change ہو گئی ہے
09:42what if آپ
09:43اپنی دوبارہ
09:44وہ original missing csv
09:45جو ہے وہ
09:46retain کرنا چاہتے ہیں
09:47آپ چاہتے ہیں
09:47کہ یار وہ ان میں
09:48دوبارہ retain کر لوں
09:49میں نے تو غلطی کر دی
09:50تو اب آپ کے پاس
09:51کوئی اور option
09:51نہیں ہے
09:52جو only option
09:54جو آپ کے پاس
09:55رہتا ہے نا
09:55وہ یہ ہے
09:56کہ آپ دوبارہ
09:56اپنے data کو
09:57load کرائیں
09:58ٹھیک ہے
09:58تب ہی جا کے
09:59یہ missing csv کے اندر
10:00جو ہے value
10:01آپ کے پاس exist کرے گی
10:03تو یہ دیکھئے
10:04کہاں سے
10:04ہم نے load کرائی تھا
10:06یہ کرائی تھا نا
10:06data
10:06تو اب آپ
10:08simple یہاں پہ
10:09اگر دوبارہ
10:10وہی data لینا چاہتے ہیں
10:11csv میں
10:12تو آپ کو یہ چیز
10:12دوبارہ load کرانی پڑے گی
10:14اور اب
10:14اگر آپ
10:15missing csv
10:16call کرتے ہیں
10:16تو اب
10:17values آئیں گی
10:17however
10:18جب آپ نے
10:18months
10:19reassignment کر دی
10:20تو original
10:20variable کے اندر
10:21یہ changes آ جائیں گی
10:22تو وہ
10:23آپ کے پاس
10:23جو پہلے والا
10:24data تھا وہ
10:25exist نہیں کرے گا
10:26ٹھیک ہے
10:26again
10:27useless to say
10:28اب آپ کے پاس
10:28نیا data جو آ گیا ہے
10:30مثال کے طور پہ
10:30یہ دیکھئے
10:31اگر یہاں پہ
10:31آپ کہتے ہیں
10:32drop na
10:33میں اس کے بعد
10:34اس کو drop na
10:35کرنے لگوں
10:35دوبارہ
10:36ٹھیک ہے
10:36یہاں پہ یہ دیکھئے
10:37آپ کہتے ہیں
10:45data کو آپ
10:45جو ہے
10:46وہ
10:46save کر سکتے ہیں
10:47وہ کیسے
10:47using
10:48simple
10:48to csv
10:50dot
10:50to underscore
10:51csv
10:52اور پھر
10:53آپ اس کو
10:53نام دے سکتے ہیں
10:54let's say
10:55کہیں جی
10:56clean
10:58c l e a n e d
10:59underscore
11:00data
11:01dot
11:02csv
11:02ٹھیک ہے
11:03clean data
11:03ٹھیک ہے
11:04اور اس کو
11:05execute کریں
11:06تو آپ کے پاس
11:07جو ہے
11:07original
11:07یہاں پہ
11:08clean data
11:09dot csv
11:09کی یہ
11:10file
11:10import ہو گئی
11:11ہوئی ہے
11:12اور یہ وہ
11:12file ہے
11:13جس کے اندر
11:13کوئی بھی
11:14n an value
11:14نہیں ہے
11:15تو کھنیے
11:16اور یہ وہ
11:17file ہے
11:17جس کے اندر
11:17کوئی بھی
11:18n an value
11:19نہیں ہے
11:19تو
11:20congratulations
11:20guys
11:21you are
11:21learning
11:21very fast
11:22یہاں پہ
11:22اس lecture
11:23کو کرتے ہیں
11:23close
11:23see you
11:24in the next one
Recommended
7:03
|
Up next