जब यह जांचना हो कि कोई स्ट्रिंग किसी विशिष्ट सबस्ट्रिंग से शुरू होती है या नहीं, नियमित अभिव्यक्ति की सहायता से, एक विधि परिभाषित की जाती है जो स्ट्रिंग के माध्यम से पुनरावृति करती है और search विधि का उपयोग करके जांचती है कि कोई स्ट्रिंग किसी विशिष्ट सबस्ट्रिंग से शुरू होती है या नहीं। उदाहरण नीचे

जब यह जांचना हो कि कोई स्ट्रिंग उसी वर्ण से शुरू और समाप्त होती है या नहीं, तो नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग किया जा सकता है। एक विधि परिभाषित की जा सकती है जो search फ़ंक्शन का उपयोग करके देखती है कि कोई स्ट्रिंग किसी विशिष्ट वर्ण से शुरू और समाप्त होती है या नहीं। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया

जब यह जांचना हो कि कोई स्ट्रिंग अल्फान्यूमेरिक वर्ण से समाप्त होती है या नहीं, तो नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग किया जाता है। एक विधि परिभाषित की जाती है जो अल्फान्यूमेरिक वर्णों की जांच करती है, और स्ट्रिंग को आउटपुट के रूप में वापस करती है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: import re regex_expr

जब नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग करके यह जांचना हो कि कोई दी गई स्ट्रिंग विशिष्ट वर्णों को समाहित करती है या नहीं, तो एक नियमित अभिव्यक्ति पैटर्न परिभाषित किया जाता है, और स्ट्रिंग को इस पैटर्न का पालन करने के अधीन किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: import re def check_string(my_stri

जब किसी विशिष्ट लंबाई से बड़े शब्दों को खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो स्ट्रिंग को विभाजित करती है, और इसके माध्यम से पुनरावृति करती है। यह शब्द की लंबाई की जांच करती है और इसकी तुलना दी गई लंबाई से करती है। यदि वे मेल खाते हैं, तो इसे आउटपुट के रूप में वापस कर दिया जा

जब किसी स्ट्रिंग को स्वीकार करना हो जो स्वर से शुरू होती है, तो startswith फ़ंक्शन का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि स्ट्रिंग किसी विशिष्ट वर्ण (स्वर) से शुरू होती है या नहीं। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [Hi, there, how, are, u, doing] print(The list is : ) print(my_lis

NaN को बहुपद इंटरपोलेशन से भरने के लिए, पैंडास सीरीज़ पर interpolate() विधि का उपयोग करें। इसके साथ, method पैरामीटर को polynomial पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ एक पैंडास सीरीज़ बनाएं। हमने numpy np.nan का उपयोग करके

प्रत्येक कॉलम में अद्वितीय मान प्रदर्शित करने के लिए, unique() विधि का उपयोग करें और उसके भीतर कॉलम सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd दो कॉलम और डुप्लिकेट रिकॉर्ड के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Student: [Jack, Robin, Ted, Robin,

जब किसी स्ट्रिंग में अंतिम शब्द की लंबाई खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो स्ट्रिंग में अतिरिक्त खाली स्थानों को हटा देती है, और इसके माध्यम से पुनरावृति करती है। यह तब तक पुनरावृति करती है जब तक अंतिम शब्द नहीं मिल जाता। फिर, इसकी लंबाई ढूंढी जाती है और आउटपुट के रूप में

जब पूर्णांकों की सूची में तीसरा अधिकतम खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो सूची को पैरामीटर के रूप में लेती है। यह अनंत पर फ्लोटिंग पॉइंट संख्याओं की एक सूची को इनिशियलाइज़ करती है। सूची में मानों पर पुनरावृति की जाती है, और उनकी तुलना अनंत मानों से की जाती है। परिणाम के आध

जब दी गई संख्या सीमा के भीतर अभाज्य संख्याओं को खोजने की आवश्यकता होती है, तो सीमा दर्ज की जाती है और इस पर पुनरावृति की जाती है। अभाज्य संख्याओं को खोजने के लिए % मॉड्यूलस ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: 1: for i in range(2, num): if (num %

स्ट्रिंग से नंबर हटाने के लिए, हम replace() विधि का उपयोग कर सकते हैं और बस रिप्लेस कर सकते हैं। सबसे पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd छात्र रिकॉर्ड के साथ डेटाफ्रेम बनाएं। Id कॉलम में नंबरों के साथ स्ट्रिंग हैं: dataFrame = pd.DataFrame( { Id: [S01,S02,S03,S04,S05,S

जब किसी सरणी में कोई संख्या और उसका दोगुना मौजूद है या नहीं यह जांचना हो, तो इस पर पुनरावृति की जाती है, और 2 से गुणा करके जांच की जाती है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: def check_double_exists(my_list): for i in range(len(my_list)): for j in (my_list[:i] + my_list[i+1:]):

जब किसी सूची में कोई संख्या और उसका तिगुना मौजूद है या नहीं यह जांचना हो, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो सूची पर पुनरावृति करती है, और देखती है कि कोई संख्या और उस संख्या को 3 से गुणा करने पर मौजूद है या नहीं। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: def check_triple_exists(my_list): for i in

जब यह जांचना हो कि दो स्ट्रिंग्स आइसोमोर्फिक प्रकृति की हैं या नहीं, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो दो स्ट्रिंग्स को पैरामीटर के रूप में लेती है। यह स्ट्रिंग की लंबाई के माध्यम से पुनरावृति करती है, और ord विधि का उपयोग करके एक वर्ण को पूर्णांक में बदल देती है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया

जब अज्ञात अंकों को बदलकर प्राप्त होने वाले वैध समय को खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो अज्ञात/छिपे अंक को ढूंढती है, और फिर इंडेक्स में मौजूद मान के आधार पर इसे एक अलग मान में बदल देती है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: def find_latest_time(my_time): my_time

पैंडास डेटाफ्रेम को मर्ज करने के लिए, merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें। लेफ्ट आउटर जॉइन को merge() फ़ंक्शन के how पैरामीटर में left सेट करके दोनों डेटाफ्रेम पर लागू किया जाता है: how = left सबसे पहले, पैंडास लाइब्रेरी को एक उपनाम के साथ आयात करें: import pandas as pd मर्ज करने के लिए दो डेटाफ्रेम बनाए

जब यह जांचना हो कि कोई दिया गया चर 4 की घात है या नहीं, तो check_power_of_4 नामक एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक पूर्णांक को पैरामीटर के रूप में लेती है। मॉड्यूलस ऑपरेटर और // ऑपरेटर का उपयोग इसकी जांच के लिए किया जाता है और आउटपुट के आधार पर True या False लौटाया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्श

जब यह जांचना हो कि कोई दिया गया चर 3 की घात है या नहीं, तो check_power_of_3 नामक एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक पूर्णांक को पैरामीटर के रूप में लेती है। मॉड्यूलस ऑपरेटर और // ऑपरेटर का उपयोग इसकी जांच के लिए किया जाता है और आउटपुट के आधार पर True या False लौटाया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्श

जब एक दशमलव मान को इनपुट के रूप में दिया जाता है और अंतिम तत्व को 1 से बढ़ाने की आवश्यकता होती है, तो increment_num नामक एक विधि परिभाषित की जाती है जो जांचती है कि सूची में अंतिम तत्व 9 से कम है या नहीं। इस जांच के आधार पर, सूची के तत्वों पर ऑपरेशन किए जाते हैं। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया