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

जब मैट्रिक्स को K आकार के सबअरे के अधिकतम योग द्वारा क्रमबद्ध करना हो, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो max और sum विधियों का उपयोग करती है और सूची पर पुनरावृति करती है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: def sort_matrix_K(my_list): return max(sum(my_list[index: index + K]) for index in ra

जब इंडेक्स मान का गुणनफल और योग ज्ञात करना हो, तो enumerate एट्रिब्यूट का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया 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): my_result += (index + 1) * el

जब K विशिष्ट वर्णों वाले N आकार के सबस्ट्रिंग खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो तीन पैरामीटर लेती है और आवश्यक स्ट्रिंग वापस करने के लिए if कंडीशन का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: def generate_my_string(string_size, substring_size, distinct_chars):

जब गैर-K दूर के तत्वों को खोजना हो, तो append विधि के साथ एक सरल पुनरावृति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया 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_key) my_result = [] for element in my_list:

हम देखेंगे कि MultiIndex.from_arrays() का उपयोग करके सरणियों से मल्टीइंडेक्स कैसे बनाया जाए। सबसे पहले, कारों की एक सरणी बनाएं: car = [Audi, Lexus, Tesla, Mercedes, BMW, Toyota, Nissan, Bentley, Mustang] हमारे उदाहरण के लिए एक और सरणी बनाएं, जिसमें पंजीकरण मूल्य शामिल होगा: reg_price = [1000, 1400,

जब सूची में प्रत्येक K तक समूह योग खोजना हो, तो एक सरल पुनरावृति और append विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया 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) my_key = 46 print(The key is ) prin

जब लगातार तत्वों की घात को जोड़ना हो, तो एक if कंडीशन और ** ऑपरेटर के साथ एक सरल पुनरावृति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया 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 for index in range(0, len(my_list

जब डिक्शनरी की सूची में Kवें इंडेक्स मान द्वारा मान बदलना हो, तो isinstance विधि और एक सरल पुनरावृति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [{python: [5, 7, 9, 1], is: 8, good: 10}, {python: 1, for: 10, fun: 9}, {cool: 3, python: [7, 3, 9, 1]}]

दो तारीखों के बीच डेटाफ्रेम फ़िल्टर करने के लिए, dataframe.loc का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd तारीख रिकॉर्ड के साथ सूचियों का एक डिक्शनरी बनाएं: d = {Car: [BMW, Lexus, Audi, Mercedes, Jaguar, Bentley], Date_of_Purchase: [2021-07-10, 2021-08-12, 2021-0

जब क्रमबद्ध मानों के साथ डिक्शनरी को फ़िल्टर करना हो, तो sorted विधि का उपयोग सूची समझ के साथ किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [{python: 2, is: 8, fun: 10}, {python: 1, for: 10, coding: 9}, {cool: 3, python: 4}] print(The list is :) print(my_list) my_result = [index fo

जब सूची के तत्वों को सबसे बड़े पड़ोसियों द्वारा प्रतिस्थापित करना हो, तो if और else कंडीशन के साथ एक सरल पुनरावृति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list[index + 1] else my_list[index + 1] print(The resultant list is :) print(my_list) आउटपुट The list is : [41, 25, 24

जब सफ़िक्स का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को K लंबाई से समूहित करना हो, तो एक सरल पुनरावृति और try और except ब्लॉक्स का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [peek, leak, creek, weak, good, week, wood, sneek] print(The list is :) print(my_list) K = 3 print(The value of K is

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

डेटाफ्रेम पंक्तियों को सूची में समूहित करने के लिए, apply() फ़ंक्शन का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd 2 कॉलम के साथ डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Car: [BMW, Lexus, Audi, Mustang, Bentley, Jaguar], Units: [100, 150, 110, 80,

NaN को रैखिक इंटरपोलेशन से भरने के लिए, पैंडास सीरीज़ पर interpolate() विधि का उपयोग 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 NaN सेट किया है: d = pd.Series([10, 20, np.nan, 40, 5

जब किसी स्ट्रिंग में सबसे कम बार आने वाले वर्ण को खोजने की आवश्यकता होती है, तो अक्षरों की गिनती प्राप्त करने के लिए Counter का उपयोग किया जाता है। स्ट्रिंग में मानों का न्यूनतम प्राप्त करने के लिए min विधि का उपयोग किया जाता है, यानी प्रत्येक अक्षर की गिनती अक्षर के साथ संग्रहीत की जाती है। न्यूनत

जब यह जांचना हो कि कोई स्ट्रिंग किसी विशिष्ट वर्ण को समाहित करती है या नहीं, तो check_string नामक एक विधि परिभाषित की जाती है जो नियमित अभिव्यक्ति और compile विधि का उपयोग करके जांचती है कि स्ट्रिंग में कोई विशेष वर्ण है या नहीं। विधि के बाहर, एक स्ट्रिंग परिभाषित की जाती है, और इस स्ट्रिंग को पैरा

जब अक्षरों और संख्याओं को छोड़कर सभी वर्णों को हटाने की आवश्यकता होती है, तो नियमित अभिव्यक्तियों का उपयोग किया जाता है। एक नियमित अभिव्यक्ति परिभाषित की जाती है, और स्ट्रिंग को इस अभिव्यक्ति का पालन करने के अधीन किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: import re my_string = python123:,

जब नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग करके एक अपरकेस अक्षर के बाद लोअरकेस अक्षरों के अनुक्रम को खोजने की आवश्यकता होती है, तो match_string नामक एक विधि परिभाषित की जाती है जो नियमित अभिव्यक्ति से मिलान करने के लिए search विधि का उपयोग करती है। विधि के बाहर, स्ट्रिंग परिभाषित की जाती है, और स्ट्रिंग को पास