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पायथन फ़ंक्शन लिखें जो DataFrame के Age, Salary कॉलम की दूसरी, तीसरी और चौथी पंक्तियों का माध्य और गुणनफल ज्ञात करे

समस्या विवरण

दिए गए DataFrame से Age और Salary कॉलम की दूसरी, तीसरी और चौथी पंक्तियों (इंडेक्स 1, 2, 3) को स्लाइस करके उनका माध्य (mean) और गुणनफल (product) निकालना है।

इनपुट DataFrame

   Id  Age  salary
0   1   27   40000
1   2   22   25000
2   3   25   40000
3   4   23   35000
4   5   24   30000
5   6   32   30000
6   7   30   50000
7   8   28   20000
8   9   29   32000
9  10   27   23000

अपेक्षित आउटपुट

mean is Age        23.333333
       salary     33333.333333
product is Age          12650
       salary     35000000000000

समाधान दृष्टिकोण

  1. DataFrame बनाएं।
  2. iloc[1:4, 1:] का उपयोग करके दूसरी से चौथी पंक्ति (इंडेक्स 1 से 3) और दूसरे कॉलम से अंत तक (Age, Salary) स्लाइस करें।
  3. परिणामी DataFrame पर mean() और prod() लागू करें।

पूर्ण कोड उदाहरण

import pandas as pd

def find_mean_prod():
    data = [[1,27,40000],[2,22,25000],[3,25,40000],[4,23,35000],[5,24,30000],
            [6,32,30000],[7,30,50000],[8,28,20000],[9,29,32000],[10,27,23000]]
    df = pd.DataFrame(data, columns=('Id','Age','salary'))
    print("मूल DataFrame:")
    print(df)
    
    # दूसरी, तीसरी, चौथी पंक्तियों के Age और Salary कॉलम स्लाइस करें
    result = df.iloc[1:4, 1:]
    print("\nस्लाइस किया गया DataFrame:")
    print(result)
    
    print("\nमाध्य (Mean):")
    print(result.mean())
    
    print("\nगुणनफल (Product):")
    print(result.prod())

find_mean_prod()

आउटपुट

मूल DataFrame:
   Id  Age  salary
0   1   27   40000
1   2   22   25000
2   3   25   40000
3   4   23   35000
4   5   24   30000
5   6   32   30000
6   7   30   50000
7   8   28   20000
8   9   29   32000
9  10   27   23000

स्लाइस किया गया DataFrame:
   Age  salary
1   22   25000
2   25   40000
3   23   35000

माध्य (Mean):
Age       23.333333
salary    33333.333333
dtype: float64

गुणनफल (Product):
Age           12650
salary    35000000000000
dtype: int64

मुख्य बिंदु: iloc[1:4, 1:] में पहला स्लाइस 1:4 पंक्तियों 1,2,3 को चुनता है (पायथन में अंतिम इंडेक्स शामिल नहीं होता), और 1: पहला कॉलम (Id) छोड़कर बाकी सभी कॉलम चुनता है।

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