 इस मोड्विल में बहुं देखेंगे के ग्राफ्स के अन्दर जो नेवबर्हुद के प्रोप्टिस यहां उनको अम किस तरा से अदिन्टीटफाई कर सकते है, यह किस तरा से मुनको क्लिडिट कर सकते है, विदिन गिवन यूँन डेटध सेट जैसे के we have already discussed many a time के मारे पास नोवर्ट जें, अज्जीज है, और पिर उनके दर में जो कनेक्टिविटी यह वो किस टरा से होती है, तो बेज्दन दिष समफिरिस को फरदर स्टरी करते है, जब हमारे पास सबसे प्रटरन जीज किया होती, तिस में देटा साँईस में, that is over data. उंके हम एक प्रक्तिकल एकसर्साइज की बात कर रहे है, अब हमने यह देखना के, नेपरुट प्रटीज हमने ग्राव के अनदर अड़न्टीपाई कैसे करनी है, अब हमने यह भी का के हमारी जो प्रट्र लंगवेज है, that is, python. तो हम पान्टास लुज करेंगे, और यह एक और फ्रेमबर का इसका पान्टा, इसका पाइट्फुन काई, यह बेसिकली इसी के लेई लिज होता है, तो यह हमारी अवर राल एक टेकनिकल जो प्लेट्फाम में उस में यह जीजन चाही है, अब हम कर करेंगे एक रील हमारे पस डेटा सेट होगा, हम पाइट्फुन का कोड जुज करेंगे, और पाइट्फुन की लंगवीज यह कोडिं पाइट्फुन में करेंगे, और यह पाइट्फुन और नेट्वास को हम यह जीजन करेंगे, बेस्ट न दिस, हम एक में आपके सथ कोड भी शेर करोंगा के, हो it is going to work. अचा अब हम ने किया के, यह यह यह यह योडवीज नेट्वागा गाल बन, this is a TV network. इजन्पल जो यह यह this is the source, यह आपको देटा साँईस के प्लाट्फौम प्रभाइट करतें, और जितने मेजर हमने जो प्लाट्फौम बगरा दिसकरस की यह थे, वो प्रभाइट करतें यह जिस में एडववास ता यह गोगल था, यह माख्रो साँझट यह योगर था, यह देखी यह एस में जे वोट्द का देटा है, यह पूरा कोड आप के साँमने यह इवलभल है, आप यह में भी कोपी कर के भी रन कर सकते हैं, और आप वो प्रभाइट के आप यह पिसको ताएप करे अपने हाँसे, वेशे कोड आप एक विंटर से देखके, यह एक विंडो से देखके तुसरी में लिखे, बट आप यह पिसको ताएप कीजी अपने हाँसे, तो इत विल बूस योर कोन्फिडन्स. आचा अप उसके बाज जो ग्राफ में यह साँमने है, एक अजीबो गरीब सी चीज आगे, मुझे समझे नहीं आगी, के अब वडषव्ड़ आप डू विड़ से देख, गे ये खाफी थीख ये खुचना कुछ तो बतार है, बट यह यह गराफ का यह जो विलिएलटिट सेच्यन, इसके अदर सब से इंपार्टेन चीज यह के जो भी आपको अडियंस है, जो चीज आप उसको बताना चार है, जो मैसी देना चार है, it should be very clear, right? तो जब अगर आप इसतरा का ग्राव किसी को दिखाएंगे, then nobody is going to have a look at it. They will simply shut their PC down or they will go to a different source. तब इसकी बज़ा यह एक इसके अंदर the method, जैसे मैंने का एक it's a very incomprehensible figure, तो इसने जो, बर्ट इस में हिंज नहीं जो कोंके हमने एक बड़ा generic सा तिरीका इस में use के, फिर अब हम इसको क्या करते है, इसको further refine करते है, यह जो भी हमारे पास data है, तो उसके बात फिर बड़ यह जो गराप ता बिलकुल almost useless ता if you allow me to use the word useless. तो उसके कुछ समज नहीं आरी थी everything was hodge poach. तो जब हमने उसकी iteration की यह उसके अपर further refine की है what we got something like this. अब इसके अंदर हमारे पास proper data available है we can identify with the colors, अब उसके कुछ सरफ आप को यह जो परस गरे इटली का जंदा है, united kingdom, germany, belgium, तो यह सारे I think this is pain. अब आप आप आप को यह पता चाल है के euro vision के वोड़ से किस किस country कितने कितने है, अगर अप इसको further refine करे तो we can number भी हम इसके अद कर सकते है and maybe this one country शायद इसका हमारे पास data missing था, तो यह भी एक interesting fact के अदर के अगर कही आप के आप के पास, देके data wrangling में हमने देखाता के वो हमारे पास अगर को values missing हो, तो उनको भी हम manage कर लेते है, we can either you know go back to our source, उसको identify कर ले, but in such a situation जब यह आप के अप के पास, समजे के 90% से जियादा information available अगर एक आद figure यह एक आद, कोई आपका column यह variable आप के पास, parameter नहीं पी available, तो still this information is very very useful for you.