जब सूची की सूचियों में केवल वर्णमाला वाली पंक्तियों को फ़िल्टर करना हो, तो सूची पर पुनरावृति की जाती है और isalpha विधि का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि वर्णमाला मौजूद है या नहीं। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [[python, is, best], [abc123, good], [abc def ghij], [abc2, g

जब सूची के पहले और अंतिम सम तत्वों के बीच की दूरी खोजने की आवश्यकता होती है, तो सूची तत्वों को इंडेक्सिंग का उपयोग करके एक्सेस किया जाता है और अंतर निकाला जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [2, 3, 6, 4, 6, 2, 9, 1, 14, 11] print(The list is :) print(my_list) my_indices_list =

जब डिक्शनरी की सूची में मानों को कुंजियों तक सीमित करना हो, तो कुंजियों को एक्सेस किया जाता है और मानों को सीमित करने के लिए min और max विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [{python: 4, is: 7, best: 10}, {python: 2, is: 5, best: 9}, {python: 1, is: 2, best

जब तत्व-वार मैट्रिक्स अंतर प्रिंट करना हो, तो सूची तत्वों पर पुनरावृति की जाती है और इन मानों पर zip विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list_1 = [[3, 4, 4], [4, 3, 1], [4, 8, 3]] my_list_2 = [[5, 4, 7], [9, 7, 5], [4, 8, 4]] print(The first list is :) print(my_lis

हम इंडेक्स द्वारा आसानी से किसी कॉलम का नाम बदल सकते हैं यानी rename() का उपयोग किए बिना। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd 3 कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Car: [BMW, Lexus, Tesla, Mustang, Mercedes, Jaguar], Reg_Price: [7000, 1500, 50

जब डुप्लिकेट तत्वों वाले कॉलम को हटाना हो, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक खाली सेट बनाती है। सूची पर पुनरावृति की जाती है, और यदि यह नहीं मिलता है, तो इसे सेट में जोड़ा जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: from itertools import chain def remove_dupes(my_sub): my_string = set()

हम कॉलम नाम बदलने के लिए rename() विधि का उपयोग कर सकते हैं। मान लें कि निम्नलिखित 3 कॉलम के साथ हमारा पैंडास डेटाफ्रेम है: dataFrame = pd.DataFrame( { Car: [BMW, Lexus, Tesla, Mustang, Mercedes, Jaguar], Reg_Price: [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], Units: [90, 120,

श्रेणीबद्ध डेटाफ्रेम को बाइनरी डेटा में बदलने के लिए get_dummies() विधि का उपयोग करें। निम्नलिखित 2 कॉलम के साथ हमारा पैंडास डेटाफ्रेम है: dataFrame = pd.DataFrame( { Student: [Jack, Robin, Ted, Scarlett, Kat], Result: [Pass, Fail, Fail, Pass, Pass] } ) get_dummies() का उपयो

हम किसी विशिष्ट कॉलम को वर्गीकृत करके डेटा को आसानी से रीशेप कर सकते हैं। यहां, हम Result कॉलम को वर्गीकृत करेंगे यानी पास और फेल मानों को संख्या रूप में। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd 2 कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Student: [Jack, Robin,

हम देखेंगे कि केवल गैर-डुप्लिकेट मान कैसे प्रदर्शित करें। सबसे पहले, हम डुप्लिकेट मानों के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएंगे: dataFrame = pd.DataFrame( { Student: [Jack, Robin, Ted, Robin, Scarlett, Kat, Ted], Result: [Pass, Fail, Pass, Fail, Pass, Pass, Pass] } ) ऊपर, हमने 2 कॉलम बन

कॉलम को पॉप करने के लिए pop() का उपयोग करें और insert() विधि का उपयोग करके इसे सम्मिलित करें यानी एक कॉलम को स्थानांतरित करना। सबसे पहले, 3 कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Student: [Jack, Robin, Ted, Marc, Scarlett, Kat, John], Result: [Pass, Fail, Pa

आरोही या अवरोही क्रम में डेटा क्रमबद्ध करने के लिए, sort_values() विधि का उपयोग करें। अवरोही क्रम के लिए, sort_values() विधि में निम्नलिखित उपयोग करें: ascending=False आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd 3 कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Car: [BMW

जब डुप्लिकेट कुंजियों के साथ डिक्शनरी सूची को मर्ज करना हो, तो स्ट्रिंग्स की कुंजियों पर पुनरावृति की जाती है और कंडीशन के आधार पर परिणाम निर्धारित किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list_1 = [{aba: 1, best: 4}, {python: 10, fun: 15}, {scala: fun}] my_list_2 = [{scala: 6}, {pyt

जब N आकार के सबस्ट्रिंग को K विशिष्ट वर्णों के साथ विभाजित करना हो, तो इस पर पुनरावृति की जाती है, और विभिन्न संयोजन प्राप्त करने के लिए set विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_string = Pythonisfun print(The string is : ) print(my_string) my_substring = 2 my_chars

प्रत्येक समूह में पंक्तियों की संख्या गिनने के लिए group.size() का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd एक डेटाफ्रेम बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame({Product Category: [Computer, Mobile Phone, Electronics, Electronics, Computer, Mobile Phone], Quanti

जब सूची से पैलिंड्रोमिक तत्वों को हटाना हो, तो सूची समझ और not ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [56, 78, 12, 32, 4, 8, 9, 100, 11] print(The list is : ) print(my_list) my_result = [elem for elem in my_list if int(str(elem)[::-1]) not in my_list] print(T

समय के अनुसार डेटाफ्रेम फ़िल्टर करने के लिए, loc का उपयोग करें और रिकॉर्ड लाने के लिए इसमें शर्त सेट 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: [2

जब चरम मानों में न्यूनतम अंतर वाली पंक्ति प्राप्त करना हो, तो सूची समझ, min विधि और max विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [[41, 1, 38], [25, 33, 1], [13, 44, 65], [1, 22]] print(The list is : ) print(my_list) my_min_val = min([max(elem) - min(elem) for

जब यह जांचना हो कि कोई सूची पैलिंड्रोम है या नहीं, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो स्ट्रिंग को उल्टा करती है और जांचती है कि यह मूल स्ट्रिंग के बराबर है या नहीं। परिणाम के आधार पर, प्रासंगिक संदेश कंसोल पर प्रदर्शित होता है। एक सूची समझ और join विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्श

जब सूची से K द्वारा सफल तत्व निकालना हो, तो एक सरल पुनरावृति और append विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [45, 65, 32, 78, 99, 10, 21, 2] print(The list is : ) print(my_list) K = 99 print(The value of K is ) print(K) my_result = [] for elem in range(len(my_