{
  "LOC_PythonCenter_PandasDescribeCard_Title": "pandas აღწერა",
  "LOC_PythonCenter_PandasDescribeCard_Description": "გამოიყენეთ აღწერის ფუნქცია pandas ბიბლიოთეკიდან თქვენი მონაცემების აღწერილობითი სტატისტიკის დასაბრუნებლად.",
  "LOC_PythonCenter_Insert_Sample_Button": "ნიმუშის ჩასმა",
  "LOC_PythonCenter_LinearRegressionCard_Title": "წეფივი რეგრესიის გენერირება",
  "LOC_PythonCenter_LinearRegressionCard_Description": "შექმენით სტატისტიკური მოდელი, რომელიც ეძებს წრფივ ურთიერთობას დამოკიდებულ ცვლადსა და ერთ ან მეტ დამოუკიდებელ ცვლადს შორის.",
  "LOC_PythonCenter_ScatterPlotCard_Title": "გაფანტული ცვლადების ნახვა",
  "LOC_PythonCenter_ScatterPlotCard_Description": "დააიმპორტეთ Matplotlib ბიბლიოთეკა გაფანტული ცვლადების შესაქმნელად და ცვლადებს შორის ურთიერთობის შესასწავლად.",
  "LOC_PythonCenter_PairPlot_Title": "წყვილის ურთიერთქმედების განვითარება",
  "LOC_PythonCenter_PairPlot_Description": "აწარმოეთ ცვლადების მატრიცა, რომელიც აანალიზებს მონაცემთა ბაზაში ცვლადების წყვილებს შორის ურთიერთობას.",
  "LOC_PythonCenter_CorrelationMatrixCard_Title": "კორელაციის მატრიცის შექმნა",
  "LOC_PythonCenter_CorrelationMatrixCard_Description": "შექმენით ცხრილი, რომელიც აფასებს კორელაციას ორ ცვლადს შორის მონაცემთა ნაკრებში.",
  "LOC_PythonCenter_Iris_Data_Title": "Iris-ის მონაცემთა ნაკრები",
  "LOC_PythonCenter_Iris_Data_Title_New_iteration": "Iris მონაცემთა ნაკრები (Excel-ის ცხრილის სახით)",
  "LOC_PythonSamples_Hint": "მინიშნება!",
  "LOC_PythonSamples_PandasDescribe_Hint_Text1": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში იყენებს ბიბლიოთეკა pandas-ს, რომ შექმნას DataFrame ობიექტი {0} უჯრაში.",
  "LOC_PythonSamples_PandasDescribe_Hint_Text2": "გამონატანის სანახავად აირჩიეთ ხატულა უჯრაში, რომლის წარწერაა DataFrame.",
  "LOC_PythonSamples_PandasDescribe_Hint_Text3": "აირჩიეთ უჯრა და გაშალეთ ფორმულათა ზოლი, რათა ნახოთ, როგორ შექმნათ DataFrame.",
  "LOC_PythonSamples_PandasDescribe_Hint_Text4": "აირჩიეთ {0} უჯრა და გაშალეთ ფორმულათა ზოლი, რომ ნახოთ „pandas describe“ ფუნქციის მაგალითი Python-ის ფორმულაში.",
  "LOC_PythonSamples_CorrelationMatrix_Hint_Text1": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში იყენებს Python-ის ბიბლიოთეკა pandas-ს, რომ შექმნას კორელაციის მატრიცა {0} უჯრებში",
  "LOC_PythonSamples_CorrelationMatrix_Hint_Text2": "აირჩიეთ {0} უჯრა და გაშალეთ ფორმულათა ზოლი, რომ შეიტყოთ, როგორ შექმნათ კორელაციის საკუთარი მატრიცა.",
  "LOC_PythonSamples_LinearRegression_Hint_Text1": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში ქმნის ამ წრფივი რეგრესიის დიაგრამას seaborn Python ბიბლიოთეკის გამოყენებით. მოტივტივე დიაგრამა უჯრაში {0} არის Python-ის ფორმულაზე მითითება უჯრაში {1}. ფურცელზე გადასაადგილებლად აიღეთ და გადაიტანეთ მოტივტივე დიაგრამის სურათი.",
  "LOC_PythonSamples_LinearRegression_Hint_Text2": "აირჩიეთ უჯრა {0} და გაშალეთ ფორმულათა ზოლი, რომ გაეცნოთ seaborn ბიბლიოთეკის დაიმპორტების წესს და შეიტყოთ, როგორ შექმნათ საკუთარი წრფივი რეგრესიის დიაგრამები. სხვა დიაგრამების საჩვენებლად მოტივტივე სურათების სახით, როგორც ამ მაგალითში, აირჩიეთ უჯრა სურათის ობიექტით, აირჩიეთ მონაცემების ჩასმის ხატულა, შემდეგ კი აირჩიეთ დიაგრამის ჩვენება უჯრების ზემოდან",
  "LOC_PythonSamples_ScatterPlot_Hint_Text1": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში ქმნის ამ Sepal-ის სიგრძისა და სიგანის ანალიზის დიაგრამას Matplotlib Python ბიბლიოთეკის გამოყენებით. მოტივტივე დიაგრამა უჯრაში {0} არის Python-ის ფორმულაზე მითითება უჯრაში {1}. ფურცელზე გადასაადგილებლად აიღეთ და გადაიტანეთ მოტივტივე დიაგრამის სურათი. ",
  "LOC_PythonSamples_ScatterPlot_Hint_Text2": "აირჩიეთ უჯრა {0} და გაშალეთ ფორმულათა ზოლი, რომ გაეცნოთ Matplotlib ბიბლიოთეკის დაიმპორტების წესს და შეიტყოთ, როგორ შექმნათ საკუთარი დიაგრამები. სხვა დიაგრამების საჩვენებლად მოტივტივე სურათების სახით, როგორც ამ მაგალითში, აირჩიეთ უჯრა სურათის ობიექტით, აირჩიეთ მონაცემების ჩასმის ხატულა, შემდეგ კი აირჩიეთ დიაგრამის ჩვენება უჯრების ზემოდან.  ",
  "LOC_PythonSamples_PairPlot_Hint_Text1": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში ქმნის ამ შეწყვილებულ დიაგრამას pandas Python ბიბლიოთეკის გამოყენებით. მოტივტივე დიაგრამა უჯრაში {0} არის Python-ის ფორმულაზე მითითება უჯრაში {1}. ფურცელზე გადასაადგილებლად აიღეთ და გადაიტანეთ მოტივტივე დიაგრამის სურათი.",
  "LOC_PythonSamples_PairPlot_Hint_Text2": "აირჩიეთ უჯრა {0} და გაშალეთ ფორმულათა ზოლი, რომ გაეცნოთ pandas ბიბლიოთეკის დაიმპორტების წესს და შეიტყოთ, როგორ შექმნათ საკუთარი შეწყვილებული დიაგრამები. სხვა დიაგრამების საჩვენებლად მოტივტივე სურათების სახით, როგორც ამ მაგალითში, აირჩიეთ უჯრა სურათის ობიექტით, აირჩიეთ მონაცემების ჩასმის ხატულა, შემდეგ კი აირჩიეთ დიაგრამის ჩვენება უჯრების ზემოდან.  ",
  "LOC_PythonSamples_Python_Samples": "Python-ის ნიმუშები",
  "LOC_PythonCenter_Wait_List_Message": "ბოდიში, თქვენთვის ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი Python ბიბლიოთეკა Excel-ში. შეგიძლიათ დარეგისტრირდეთ, რომ შეგატყობინოთ Excel-ში Python ბიბლიოთეკის სამომავლო ხელმისაწვდომობის შესახებ. დარეგისტრირდით თქვენი Microsoft-ის, სამსახურებრივი ან სასკოლო ანგარიშით, რომ ადევნოთ თვალი სიახლეებს.",
  "LOC_PythonCenter_Wait_List_Button": "დაინტერესებული ვარ",
  "LOC_PythonCenter_Start_Tour_Title": "საფუძვლების სწავლა",
  "LOC_PythonCenter_Start_Tour_Message": "დაათვალიერეთ Python ბიბლიოთეკა Excel-ში, რომ თქვენ დაუყოვნებლივ შეძლოთ მონაცემების ანალიზის დაწყება. პირველი ნაბიჯი მოიცავს Python-ის ფორმულების ჩართვის შესწავლას ნებისმიერ უჯრაში!",
  "LOC_PythonCenter_Start_Tour_Button": "ტურის დაწყება",
  "LOC_PythonCenter_SamplesView_Pane_HelpPane_Link_Text_Menu": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში გახსნა.",
  "LOC_PythonCenter_Usage_Card_Title": "თქვენი Python-ის კვოტა",
  "LOC_PythonCenter_Usage_Card_Button": "კრედიტების დამატება",
  "LOC_PythonCenter_Usage_Card_Description": "თქვენ გამოიყენეთ {1} კრედიტების {0} თქვენს პითონის კვოტას. თქვენი ყოველთვიური კვოტა აღდგება {2} დღეში.",
  "LOC_PythonCenter_Usage_Card_Hyperlink1": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში: კვოტები, გეგმები და ფასები",
  "LOC_PythonCenter_Usage_Card_Hyperlink2": "დააყენეთ ყოველთვიური ლიმიტის შეხსენება",
  "LOC_PythonCenter_Usage_Card_Hyperlink3": "კვოტების აღნუსხვა და ბილინგი",
  "LOC_FRE_Worksheet_Header": "გამოიყენეთ Iris მონაცემთა ნაკრები Excel-ში Python ბიბლიოთეკის მონაცემთა ანალიზთან ექსპერიმენტირებისთვის.",
  "LOC_FRE_Worksheet_Analysis_Table": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში მონაცემთა ანალიზი",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column1": "მიზნები",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column2": "Python Excel-ის ფორმულის მაგალითი",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column3": "მინიშნებები",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column4": "გამოსცადეთ!",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column1_1": "შექმენით DataFrame Iris მონაცემთა ნაკრებით.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column1_2": "დააბრუნეთ DataFrame-ის აღწერილობა H9 უჯრაში, მათ შორის მწკრივების რაოდენობა, საშუალო და მონაცემთა სხვა ანალიზი.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column1_3": "დააჯგუფეთ ყვავილები სახეობების მიხედვით და დააბრუნეთ Series, რომელიც შეიცავს ყვავილის ფურცლების საშუალო სიგანეს თითოეული სახეობისთვის.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column1_4": "გამოიყენეთ ღია კოდის ბიბლიოთეკა Matplotlib თითოეული სახეობის ყვავილის ფურცლების საშუალო სიგანეს ვიზუალიზაციისთვის.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column1_5": "შექმენით შინაარსის წყვილი ღია წყაროს Python-ის seaborn ბიბლიოთეკით რიცხვით სვეტებს შორის ურთიერთობების ვიზუალიზაციისთვის. დააყენეთ გამონატანი სახეობების ფერის მიხედვით საჩვენებლად.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column3_1": "შეიყვანეთ =PY უჯრაში და შემდეგ აირჩიეთ PY ავტომატური შევსების მენიუდან Python-ის ფორმულების ჩასართავად.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column3_2": "აირჩიეთ ბარათის ხატულა DataFrame უჯრაი, რომ DataFrame-ის გადახედვის სანახავად.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column3_3": "Series ჰგავს DataFrame-ს, განსხვავება ისაა, რომ იგი შეიცავს მხოლოდ ერთ მონაცემთა სვეტს. შიგთავსის სანახავად აირჩიეთ ბარათის ხატულა Series უჯრაში.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column3_4": "Matplotlib ნაგულისხმევად ხელმისაწვდომია Python ბიბლიოთეკაში Excel-ში. გამოიყენეთ მეტსახელი plt Matplotlib-ში დასარეკად.\n\nგახსენით მარჯვენა ღილაკის მენიუ და გამოიყენეთ Python Output შედეგების გადასართავად Excel-ის მნიშვნელობებსა და Python-ის ობიექტებს შორის.",
  "LOC_FRE_Analysis_Table_Column3_5": "seaborn ბიბლიოთეკა ასევე ხელმისაწვდომია ნაგულისხმევად. გამოიყენეთ მეტსახელი sns seaborn ბიბლიოთეკაში დასარეკად.\n\nაირჩიეთ უჯრა, რომელიც შეიცავს შინაარსის წყვილის ვიზუალიზაციას და შემდეგ გამოიყენეთ მითითების შექმნის ღილაკი Excel-ის ბადეში ვიზუალიზაციის სურათის გადმოსატანად.\n\nაიღეთ და გადაიტანეთ მითითების ნახატი მის გადასაადგილებლად ბადის ირგვლივ.",
  "LOC_Tips_Badge_S": "ნიმუში",
  "LOC_Tips_Badge_GS": "დაწყება",
  "LOC_Green_Sample_Hint": "აირჩიეთ {0} უჯრა Python-ის ფორმულის ნიმუშის სანახავად.",
  "LOC_Hint_Box_Tip_Pill": "რჩევა!",
  "LOC_Sample_Menu_Option": "ტურის ნიმუშები",
  "LOC_Get_Started_Menu_Option": "დაწყება",
  "LOC_All_Menu_Option": "ყველა რჩევა",
  "LOC_Usage_Menu_Option": "გამოყენება",
  "LOC_Menu_Tooltip": "აირჩიეთ მენიუს ვარიანტი",
  "LOC_PythonCenter_PyCard_Title": "=PY Python ბიბლიოთეკისთვის Excel-ში",
  "LOC_PythonCenter_PyCard_Description": "შეიყვანეთ =PY უჯრედში, რათა ჩართოთ Python ფორმულები. =PY შესვლის შემდეგ, აირჩიეთ PY მენიუს AutoComplete ფუნქციიდან Down arrow და Tab კლავიშებით, ან დაამატეთ გახსნის ფრჩხილები ფუნქციას: =PY(.",
  "LOC_PythonCenter_PythonFormulaCard_Title": "იხილეთ ფორმულათა ზოლი",
  "LOC_PythonCenter_PythonFormulaCard_Description": "გამოიყენეთ ფორმულის ზოლი კოდის მსგავსი რედაქტირების გამოცდილებისთვის. გააფართოვეთ ფორმულის ზოლი კლავიატურის მალსახმობით Ctrl+Shift+U ერთდროულად Python მრავალი სტრიქონის სანახავად.",
  "LOC_PythonCenter_ExcelObjectsCard_Title": "Excel-ის ობიექტებზე წვდომა",
  "LOC_PythonCenter_ExcelObjectsCard_Description": "გამოიყენეთ Python-ის მორგებული ფუნქცია xl() Excel-ის ობიექტებზე წვდომისთვის, როგორიცაა დიაპაზონი, ცხრილები, მოთხოვნები და სახელები Python-ის ფორმულის ფარგლებში. მაგალითად, A1-ზე მისათითებლად გამოიყენეთ xl(„A1“).",
  "LOC_PythonCenter_ControlOutputCard_Title": "Python-ის გამონატანის ტიპების კონტროლი",
  "LOC_PythonCenter_ControlOutputCard_Description": "Python ბიბლიოთეკა Excel-ში აბრუნებს მონაცემებს Python-ის ობიექტების სახით, მაგრამ მას ასევე შეუძლია Excel-ის მნიშვნელობების დაბრუნება. გამოიყენეთ Python-ის გამონატანების მენიუ ფორმულის ზოლში, რომ აკონტროლოთ გამონატანის ტიპი Python-ის თითო უჯრისთვის. შენიშვნა: Python-ის უჯრა არჩეული უნდა იყოს, რომ გამონატანის მენიუ ფორმულათა ზოლში გამოჩნდეს.",
  "LOC_PythonCenter_OpenCard_Title": "სხვა მონაცემების სანახავად გახსენით ბარათები",
  "LOC_PythonCenter_OpenCard_Description": "ზოგჯერ Python-ის ობიექტს აქვს დამატებითი მონაცემები ბარათის შიგნით. თუ უჯრა აჩვენებს ბარათის ხატულას მისი შიგთავსის გვერდით, აირჩიეთ ბარათის ხატულა ბარათის გასახსნელად.",
  "LOC_PythonCenter_Invalid_RefEdit_Range": "Python-ის ფორმულის დაგენერირებისთვის აირჩიეთ სწორი წყარო",
  "LOC_PythonCenter_GetFasterPython": "მიიღეთ მეტი პრემიუმ გამოთვლა",
  "LOC_PythonCenter_GetFasterPython_Description": "გამოიწერეთ დანამატი „Python ბიბლიოთეკა Excel-ში“, რომ მიიღოთ მეტი პრემიუმ გამოთვლა უფრო სწრაფი გაანგარიშებისთვის.",
  "LOC_PythonCenter_PythonEditorCard_Title": "სცადეთ Python-ის რედაქტორი",
  "LOC_PythonCenter_PythonEditorCard_Description": "გამოიყენეთ Python რედაქტორი, რომ შეცვალოთ თქვენი ყველა Python ფორმულა ერთ ადგილას და გამართოთ ნებისმიერი შეცდომა. კლავიატურის მალსახმობი Ctrl+Alt+Shift+F2 ხსნის რედაქტორს დავალების პანელში.",
  "LOC_PythonCenter_PythonEditorCard_Button": "რედაქტირება Python-ის რვეულის სახით"
}