ITDarasgah Certified Python Developer

📘 Lecture 11: Python Libraries – NumPy & Pandas

📌 لیکچر کے مقاصد

اس لیکچر کے اختتام پر آپ:

Python libraries کا مقصد اور فائدہ سمجھیں گے
NumPy کے ذریعے numerical data handle کریں گے
Pandas سے tabular data (CSV/Excel) پر کام کریں گے
Basic data analysis اور reporting کر سکیں گے

🔹 Python Libraries کیا ہوتی ہیں؟

Library پہلے سے لکھا گیا کوڈ ہوتا ہے جو خاص کاموں کے لیے تیار کیا گیا ہوتا ہے، تاکہ programmer کو سب کچھ خود نہ لکھنا پڑے۔

Examples:

NumPy → numbers اور arrays
Pandas → tables اور data analysis
Matplotlib → graphs

🔹 NumPy کا تعارف

NumPy numerical computing کے لیے استعمال ہوتی ہے، خاص طور پر arrays کے ساتھ۔

NumPy Install (ایک بار)

pip install numpy

🔹 NumPy Array بنانا

import numpy as np

numbers = np.array([10, 20, 30, 40])
print(numbers)

🔹 NumPy کے فوائد

print(numbers.mean())
print(numbers.sum())
print(numbers.max())

📌 NumPy operations تیز اور optimized ہوتے ہیں۔

🔹 Multidimensional Array (Basic)

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)

🔹 Pandas کا تعارف

Pandas data analysis کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والی library ہے۔

Pandas Install

pip install pandas

🔹 Pandas DataFrame بنانا

import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Ali", "Sara", "Ahmed"],
    "Marks": [85, 92, 78]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

🔹 CSV File Read کرنا

df = pd.read_csv("students.csv")
print(df.head())

🔹 Data Analysis (Basic)

print(df["Marks"].mean())
print(df.describe())

🔹 Filtering Data

high_scores = df[df["Marks"] > 80]
print(high_scores)

🔹 Real-world Use Cases

Sales reports
Student results
Financial analysis
CSV / Excel automation

📝 Assignment – Lecture 11

🔸 Mini Project: Student Result Analysis

Requirements:

CSV file load کریں
average marks نکالیں
highest اور lowest marks تلاش کریں
filtered result display کریں

📌 Bonus:

results کو نئی CSV file میں save کریں

📌 Assignment فورم پر code block میں پوسٹ کریں۔

💬 Discussion Prompt

Lists کے مقابلے میں Pandas کیوں بہتر ہے؟
NumPy کہاں زیادہ مؤثر ثابت ہوتی ہے؟

📌 اگلا لیکچر: Web Scraping & APIs

ⲯ﹍︿﹍︿﹍ الکمونیا ﹍ⲯ﹍ⲯ﹍︿﹍☼

ITDCPD 📘 Lecture 11: Python Libraries – NumPy & Pandas