जब सूचियों की सूची में केवल अक्षर वाली पंक्तियों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो सूची को फिर से चालू किया जाता है और यह जांचने के लिए इस्लफा विधि का उपयोग किया जाता है कि कोई वर्णमाला मौजूद है या नहीं। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [["python", "is", "b

जब किसी सूची के पहले और अंतिम सम तत्वों के बीच की दूरी का पता लगाना आवश्यक होता है, तो सूची तत्वों को अनुक्रमण का उपयोग करके एक्सेस किया जाता है और अंतर पाया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [2, 3, 6, 4, 6, 2, 9, 1, 14, 11] print("The list is :") print(my_list) my_ind

जब शब्दकोश की सूची में मानों को कुंजियों तक सीमित करने की आवश्यकता होती है, तो कुंजियों का उपयोग किया जाता है और मूल्यों को सीमित करने के लिए न्यूनतम और अधिकतम विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [{"python": 4, "is": 7, "best": 10

जब तत्व के अनुसार मैट्रिक्स अंतर को प्रिंट करने की आवश्यकता होती है, तो सूची तत्वों को फिर से चालू किया जाता है और इन मानों पर ज़िप विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन 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("T

हम आसानी से अनुक्रमणिका द्वारा एक कॉलम का नाम बदल सकते हैं यानी नाम बदलें () का उपयोग किए बिना। आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesl

जब डुप्लिकेट तत्वों के कॉलम को हटाने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक खाली सेट बनाती है। सूची को फिर से दोहराया जाता है, और यदि यह नहीं मिलती है, तो इसे सेट में जोड़ दिया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from itertools import chain def remove_dupes(my_sub): &nbs

हम कॉलम नामों का नाम बदलने के लिए नाम बदलें () विधि का उपयोग कर सकते हैं। मान लें कि 3 कॉलम के साथ हमारा पांडा डेटाफ़्रेम निम्नलिखित है - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes&

श्रेणीबद्ध डेटाफ़्रेम को बाइनरी डेटा में बदलने के लिए get_dummies () विधि का उपयोग करें। 2 कॉलम के साथ हमारा पांडा डेटाफ़्रेम निम्नलिखित है - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Scarlett', 'K

हम एक विशिष्ट कॉलम को वर्गीकृत करके डेटा को आसानी से दोबारा बदल सकते हैं। यहां, हम परिणाम कॉलम यानी पास और फेल मानों को संख्याओं के रूप में वर्गीकृत करेंगे। आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd 2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {     &nbs

हम देखेंगे कि केवल गैर-डुप्लिकेट मूल्यों को कैसे प्रदर्शित किया जाए। सबसे पहले, हम डुप्लिकेट मानों के साथ एक DataFrame बनाएंगे - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', &#

कॉलम को पॉप करने के लिए पॉप () का उपयोग करें और इसे इंसर्ट () मेथड का उपयोग करके डालें। एक स्तंभ ले जा रहा है। सबसे पहले, 3 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc&#

डेटा को आरोही या अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करने के लिए, सॉर्ट_वैल्यू () विधि का उपयोग करें। अवरोही क्रम के लिए, निम्नलिखित का उपयोग Sort_values() विधि में करें - ascending=False आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    

जब शब्दकोश सूची को डुप्लिकेट कुंजियों के साथ मर्ज करने की आवश्यकता होती है, तो स्ट्रिंग्स की कुंजियों को फिर से चालू किया जाता है और स्थिति के आधार पर, परिणाम निर्धारित किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list_1 = [{"aba": 1, "best": 4}, {"python": 10, &

जब एन आकार के सबस्ट्रिंग्स को के अलग-अलग वर्णों के साथ विभाजित करने की आवश्यकता होती है, तो इसे फिर से चालू किया जाता है, और विभिन्न संयोजनों को प्राप्त करने के लिए सेट विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_string = 'Pythonisfun' print("The string is : "

प्रत्येक समूह में पंक्तियों की संख्या गिनने के लिए group.size() का उपयोग करें। आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd एक डेटाफ़्रेम बनाएँ - dataFrame = pd.DataFrame({'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', '

जब सूची से पैलिंड्रोमिक तत्वों को हटाने की आवश्यकता होती है, तो सूची समझ और नहीं ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन 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

डेटाफ़्रेम को समय के अनुसार फ़िल्टर करने के लिए, लोकेशन का उपयोग करें और रिकॉर्ड लाने के लिए उसमें शर्त सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd दिनांक रिकॉर्ड के साथ सूची का शब्दकोश बनाएं - d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Merce

जब चरम मूल्यों में न्यूनतम अंतर के साथ पंक्ति प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, सूची समझ, न्यूनतम विधि और अधिकतम विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[41, 1, 38], [25, 33, 1], [13, 44, 65], [1, 22]] print("The list is : ") print(my_list) my_min_val

जब यह परीक्षण करने की आवश्यकता होती है कि क्या कोई सूची पैलिंड्रोम है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो स्ट्रिंग को उलट देती है और जांचती है कि क्या यह मूल स्ट्रिंग के बराबर है। परिणाम के आधार पर, प्रासंगिक संदेश कंसोल पर प्रदर्शित होता है। एक सूची समझ और शामिल हों पद्धति का उपयोग किया जाता है। उदा

जब के द्वारा सफल सूची से तत्व निकालने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और संलग्न विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन 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