जब प्रतिशत सीमा में तत्व आवृत्तियों को खोजने की आवश्यकता होती है, तो काउंटर का उपयोग एक साधारण पुनरावृत्ति तकनीक के साथ किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from collections import Counter my_list = [56, 34, 78, 90, 11, 23, 6, 56, 79, 90] print("The list is :") print(my_list)

पंडों के डेटाफ़्रेम में एक शून्य स्तंभ जोड़ने के लिए, वर्गाकार कोष्ठक का उपयोग करें और इसे 0 पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack',

जब किसी सूची में मौजूद स्ट्रिंग के सन्निहित तत्वों को समूहबद्ध करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो ग्रुपबाय और यील्ड का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from itertools import groupby def string_check(elem):    return isinstance(elem, str) def grou

जब किसी दिए गए चरित्र के चरित्र दोहराव प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो दोहराव को मुद्रित करने के लिए अनुक्रमणिका मान का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def to_string(my_list): return ''.join(my_list) def lex_recurrence(my_string, my_d

कॉलम के डेटाटाइप प्राप्त करने के लिए, जानकारी () विधि का उपयोग करें। आइए पहले आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd अलग-अलग डेटाटाइप वाले 2 कॉलम के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin'

विशिष्ट डेटाटाइप वाले कॉलम चुनने के लिए, select_dtypes() . का उपयोग करें विधि और शामिल करें पैरामीटर। सबसे पहले, 2 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', '

एकाधिक कॉलम हेडर का नाम बदलने के लिए, नाम बदलें () . का उपयोग करें विधि और शब्दकोश को कॉलम . में सेट करें पैरामीटर। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla&

जब मैट्रिक्स पंक्ति की लंबाई की आवृत्ति की गणना करने की आवश्यकता होती है, तो इसे फिर से चालू किया जाता है और इसकी आवृत्ति को खाली शब्दकोश में जोड़ा जाता है या फिर से मिलने पर बढ़ा दिया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[42, 24, 11], [67, 18], [20], [54, 10, 25], [45, 99]] print

हम iat . का उपयोग करेंगे अंतिम तत्व तक पहुँचने के लिए विशेषता, क्योंकि इसका उपयोग पूर्णांक स्थिति द्वारा पंक्ति/स्तंभ जोड़ी के लिए एकल मान तक पहुँचने के लिए किया जाता है। आइए पहले आवश्यक पंडों पुस्तकालय को आयात करें - import pandas as pd संख्याओं के साथ एक पांडा श्रृंखला बनाएं - data = pd.Series([

जब सूची तत्वों की गिनती के रूप में मानों वाली नेस्टेड सूची बनाने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [11, 25, 36, 24] print("The list is :") print(my_list) for element in range(len(my_list)): my_list[element]

जब एक नेस्टेड सूची को टपल सूची में समतल करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक सूची को एक पैरामीटर के रूप में लेती है, और यह जांचने के लिए आइइंस्टेंस विधि का उपयोग करती है कि क्या कोई तत्व किसी विशिष्ट प्रकार से संबंधित है। इसके आधार पर, आउटपुट प्रदर्शित होता है। उदाहरण नीचे

एकल-स्तरीय कॉलम को स्टैक करने के लिए, datafrem.stack() का उपयोग करें। सबसे पहले, हम आवश्यक पुस्तकालय आयात करते हैं - import pandas as pd सिंगल-लेवल कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 'y', 'z&#

जब के की लगातार श्रेणियां प्राप्त करना आवश्यक होता है जो एन से अधिक होती हैं, तो एन्यूमरेट विशेषता और सरल पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [3, 65, 33, 23, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 3, 65] print("The list is :") print(my_list) K = 65 N = 3 pr

एपेंड () का उपयोग करके किसी डेटाफ़्रेम में एक सूची जोड़ने के लिए, आइए पहले हम एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। डेटा हमारे उदाहरण के लिए टीम रैंकिंग की सूचियों के रूप में है - मान लें कि संलग्न करने के लिए निम्नलिखित पंक्ति है - myList =[[श्रीलंका, 6, 40]] परिशिष्ट () का उपयोग करके उपरोक्त पंक्ति को सूची के र

जब गैर-बढ़ते तत्वों को हटाने की आवश्यकता होती है, तो तत्वों की तुलना के साथ एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [5,23, 45, 11, 45, 67, 89, 99, 10, 26, 7, 11] print("The list is :") print(my_list) my_result = [my_list[0]] for elem in m

जब डेटा संरचना में तत्वों के सूचकांक रैंक को निर्धारित करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक सूची को एक पैरामीटर के रूप में लेती है। यह सूची में तत्वों पर निर्भर करता है, और दो चर के मूल्यों को बदलने से पहले कुछ तुलना करता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def find_rank

इंटरसेक्शन द्वारा दो डेटाफ़्रेम के बीच कॉलम लाने के लिए, इंटरसेक्शन () विधि का उपयोग करें। आइए हम दो डेटाफ़्रेम बनाएं - # creating dataframe1 dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],&qu

जब प्रकृति में समान जुड़े हुए लगातार वर्णों को विभाजित करने की आवश्यकता होती है, तो ग्रुपबाय विधि और जॉइन विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from itertools import groupby my_string = 'pppyyytthhhhhhhoooooonnn' print("The string is :") print(my_string)

जब किसी दिए गए योग के साथ के लंबाई समूह प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो एक खाली सूची, उत्पाद विधि, योग विधि और संलग्न विधि का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from itertools import product my_list = [45, 32, 67, 11, 88, 90, 87, 33, 45, 32] print("The list is : &qu

जब दो संख्याओं में मौजूद सभी विशिष्ट असामान्य अंकों को मुद्रित करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो पैरामीटर के रूप में दो पूर्णांक लेती है। असामान्य अंक प्राप्त करने के लिए विधि सममित_अंतर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def distinct_uncommon_nums(va