ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സ്വയമേവ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ടേബിൾ ഡാറ്റ അടങ്ങിയ വെബ് പേജ് URL നൽകുക
നിങ്ങളുടെ Markdown ടേബിൾ ഡാറ്റ പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ Markdown ഫയലുകൾ ഇവിടെ ഡ്രാഗ് ചെയ്യുക
Markdown ടേബിൾ ഡാറ്റ ഡാറ്റ സോഴ്സ് ഏരിയയിൽ പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ അപ്ലോഡിനായി .md ഫയലുകൾ നേരിട്ട് ഡ്രാഗ് ആൻഡ് ഡ്രോപ്പ് ചെയ്യുക. ടൂൾ സ്വയമേവ ടേബിൾ ഘടനയും ഫോർമാറ്റിംഗും പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നു, സങ്കീർണ്ണമായ നെസ്റ്റഡ് ഉള്ളടക്കവും പ്രത്യേക കാരക്ടർ കൈകാര്യവും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ പ്രൊഫഷണൽ ഓൺലൈൻ ടേബിൾ എഡിറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ എഡിറ്റ് ചെയ്യുക. ശൂന്യ വരി ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കൽ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് വരികൾ നീക്കം ചെയ്യൽ, ഡാറ്റ ട്രാൻസ്പോസിംഗ്, വരികൾ അനുസരിച്ച് സോർട്ടിംഗ്, regex കണ്ടെത്തൽ & മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ, റിയൽ-ടൈം പ്രിവ്യൂ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഓപ്പറേഷനും കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഫലങ്ങളോടെ സ്വയമേവ Pandas DataFrame ഫോർമാറ്റിലേക്ക് കൺവേർട്ട് ചെയ്യും.
ഡാറ്റ ടൈപ്പ് സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ, ഇൻഡക്സ് സെറ്റിംഗുകൾ, ഡാറ്റ ഓപ്പറേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള പിന്തുണയോടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് Pandas DataFrame കോഡ് ജനറേറ്റ് ചെയ്യുക. ജനറേറ്റ് ചെയ്ത കോഡ് ഡാറ്റ അനാലിസിസിനും പ്രോസസ്സിംഗിനുമായി Python എൻവയോൺമെന്റിൽ നേരിട്ട് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാം.
കുറിപ്പ്: ഞങ്ങളുടെ ഓൺലൈൻ കൺവേർഷൻ ടൂൾ വിപുലമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ബ്രൗസറിൽ പൂർണ്ണമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഡാറ്റ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏതെങ്കിലും ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നില്ല.
Markdown എന്നത് സാങ്കേതിക ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, ബ്ലോഗ് ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി, വെബ് വികസനം എന്നിവയ്ക്കായി വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ലഘുവായ മാർക്കപ്പ് ഭാഷയാണ്. ഇതിന്റെ ടേബിൾ സിന്റാക്സ് സംക്ഷിപ്തവും അവബോധജന്യവുമാണ്, ടെക്സ്റ്റ് അലൈൻമെന്റ്, ലിങ്ക് എംബെഡിംഗ്, ഫോർമാറ്റിംഗ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. പ്രോഗ്രാമർമാരുടെയും സാങ്കേതിക എഴുത്തുകാരുടെയും ഇഷ്ട ഉപകരണമാണിത്, GitHub, GitLab, മറ്റ് കോഡ് ഹോസ്റ്റിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എന്നിവയുമായി പൂർണ്ണമായും പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
Pandas Python-ലെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഡാറ്റ അനാലിസിസ് ലൈബ്രറിയാണ്, DataFrame അതിന്റെ കോർ ഡാറ്റ ഘടനയാണ്. ഇത് ശക്തമായ ഡാറ്റ മാനിപ്യുലേഷൻ, ക്ലീനിംഗ്, അനാലിസിസ് കഴിവുകൾ നൽകുന്നു, ഡാറ്റ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. Python ഡെവലപ്പർമാർക്കും ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾക്കും അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഉപകരണം.