हम पांडस डेटाफ़्रेम को ग्रुपबाय () का उपयोग करके समूहित करेंगे। ग्रूपर फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोग किए जाने वाले कॉलम का चयन करें। कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए नीचे दिखाए गए हमारे उदाहरण के लिए हम मिनट-वार समूहबद्ध करेंगे और मिनट अंतराल के साथ पंजीकरण मूल्य के योग की गणना करेंगे। सबसे पहले, मान लें कि

जब मैट्रिक्स को k आकार के सबअरे अधिकतम योग द्वारा क्रमबद्ध करना आवश्यक होता है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो amx और sum विधियों का उपयोग करती है और सूची में पुनरावृत्त होती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def sort_marix_K(my_list): return max(sum(my_list[index: index + K]) for index i

जब सूचकांक मूल्य और योग के उत्पाद को खोजने की आवश्यकता होती है, तो गणना विशेषता का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] print("The list is :") print(my_list) my_result = 0 for index, element in enumerate(my_list):    m

जब एन आकार के सबस्ट्रिंग को खोजने की आवश्यकता होती है जिसमें के अलग-अलग वर्ण होते हैं, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो तीन पैरामीटर लेती है और आवश्यक स्ट्रिंग को वापस करने के लिए अगर स्थिति का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def generate_my_string(string_size, substring_size, dis

जब गैर के दूर के तत्वों को खोजने की आवश्यकता होती है, तो संलग्न विधि के साथ एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [91, 13, 19, 25, 35, 3, 9, 11, 0] print("The list is :") print(my_list) my_key = 2 print("The key is ") print(my

हम देखेंगे कि MultiIndex.from_arrays() का उपयोग करके सरणियों से मल्टीइंडेक्स कैसे बनाया जाता है। सबसे पहले, हम कारों की एक सरणी बनाते हैं - car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang&

जब किसी सूची में प्रत्येक K तक समूह योग ज्ञात करना आवश्यक होता है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और संलग्न विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from collections import defaultdict my_list = [21, 4, 37, 46, 7, 56, 7, 69, 2, 86, 1] print("The list is :") print(my_list)

जब लगातार तत्वों की शक्ति को जोड़ने की आवश्यकता होती है, तो ** ऑपरेटर के साथ एक if स्थिति और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [21, 21, 23, 23, 45, 45, 45, 56, 56, 67] print("The list is :") print(my_list) my_freq = 1 my_result = 0

जब शब्दकोश की सूची में मान को Kth अनुक्रमणिका मान से बदलना आवश्यक होता है, तो isinstance विधि और एक सरल पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [{'python': [5, 7, 9, 1], 'is': 8, 'good': 10},    {'python': 1, 'for&

डेटाफ़्रेम को दो तिथियों के बीच फ़िल्टर करने के लिए, dataframe.loc . का उपयोग करें . सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd दिनांक रिकॉर्ड के साथ सूचियों का एक शब्दकोश बनाएं - d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar&#

जब ऑर्डर किए गए मानों के साथ शब्दकोशों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो सूची समझ के साथ सॉर्टेड विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [{'python': 2, 'is': 8, 'fun': 10}, {'python': 1, 'for': 10, 'coding': 9}

जब सूची के तत्वों को सबसे बड़े पड़ोसियों द्वारा प्रतिस्थापित करने की आवश्यकता होती है, तो if और else स्थिति के साथ एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [41, 25, 24, 45, 86, 37, 18, 99] print("The list is :") print(my_list) for index in

जब किसी प्रत्यय का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को K लंबाई के अनुसार समूहित करना आवश्यक होता है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और कोशिश और छोड़कर ब्लॉक का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = ['peek', "leak", 'creek', "weak", "good", '

पांडा डेटाफ़्रेम को मर्ज करने के लिए, मर्ज () . का उपयोग करें समारोह। कैसे . के तहत सेटिंग करके दोनों डेटाफ़्रेम पर सही बाहरी जुड़ाव लागू किया गया है मर्ज () फ़ंक्शन का पैरामीटर यानी − how = “right” सबसे पहले, आइए एक उपनाम के साथ पांडा पुस्तकालय को आयात करें - import pandas as pd मर्ज

डेटाफ़्रेम पंक्तियों को सूची में समूहित करने के लिए, लागू () फ़ंक्शन का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd 2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'A

NaN को लीनियर इंटरपोलेशन से भरने के लिए, इंटरपोलेट () . का उपयोग करें पंडों श्रृंखला पर विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ एक पांडा श्रृंखला बनाएँ। हमने numpy np.nan . का उपयोग करके NaN सेट किया है - d = pd.Series([10, 20,

जब किसी स्ट्रिंग में कम से कम लगातार वर्ण खोजने की आवश्यकता होती है, तो अक्षरों की गिनती प्राप्त करने के लिए काउंटर का उपयोग किया जाता है। स्ट्रिंग में न्यूनतम मान प्राप्त करने के लिए न्यूनतम विधि का उपयोग किया जाता है, यानी प्रत्येक अक्षर की गिनती अक्षर के साथ संग्रहीत की जाती है। न्यूनतम प्राप्त क

जब यह जांचने की आवश्यकता होती है कि किसी स्ट्रिंग में एक विशिष्ट वर्ण है या नहीं, तो चेक_स्ट्रिंग नामक एक विधि परिभाषित की जाती है जो नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग करती है और यह जांचने के लिए संकलन विधि का उपयोग करती है कि स्ट्रिंग में एक विशेष वर्ण है या नहीं। मेथड के बाहर, एक स्ट्रिंग को परिभाषित किय

जब अक्षरों और संख्याओं को छोड़कर सभी वर्णों को हटाना आवश्यक हो, तो रेगुलर एक्सप्रेशन का उपयोग किया जाता है। एक रेगुलर एक्सप्रेशन को परिभाषित किया जाता है, और स्ट्रिंग को इस एक्सप्रेशन का पालन करने के अधीन किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है आयात करें अपेक्षित स्ट्रिंग है:)प्रिंट(परिणाम)

जब रेगुलर एक्सप्रेशन का उपयोग करते हुए अपर केस लेटर के बाद लोअर केस के अनुक्रमों को खोजने की आवश्यकता होती है, तो मैच_स्ट्रिंग नामक एक विधि को परिभाषित किया जाता है जो रेगुलर एक्सप्रेशन से मिलान करने के लिए सर्च विधि का उपयोग करता है। मेथड के बाहर, स्ट्रिंग को परिभाषित किया जाता है, और स्ट्रिंग को प