जब रिवर्स स्ट्रिंग्स के जोड़े गिनना आवश्यक होता है, तो एक सिंपल इटरेशन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [{Python: 8, is: 1, fun: 9}, {Python: 2, is: 9, fun: 1}, {Python: 5, is: 10, fun: 7}] print(The list is:) print(my_list) result = {} for dic in my_list: for k

जब डिक्शनरी एलिमेंट्स की लिस्ट में प्रत्येक कुंजी का अधिकतम मान प्राप्त करना आवश्यक होता है, तो एक सिंपल इटरेशन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [{Hi: 18, there: 13, Will: 89}, {Hi: 53, there: 190, Will: 87}] print(The list is:) print(my_list) my_result = {} for ele

जब स्ट्रिंग्स की लिस्ट में सबसे अधिक फ्रीक्वेंट शब्द ढूंढना आवश्यक होता है, तो लिस्ट पर इटरेट किया जाता है और उच्चतम स्ट्रिंग की गिनती प्राप्त करने के लिए max मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: from collections import defaultdict my_list = [python is best for coders, pytho

जब लिस्ट में स्ट्रिंग ढूंढना आवश्यक होता है, तो एक सिंपल if कंडीशन के साथ in ऑपरेटर का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [4, 3.0, python, is, fun] print(The list is:) print(my_list) key = fun print(The key is:) print(key) print(The result is:) if key in my_list:

जब लिस्ट से अधिकतम वॉवेल वाले एलिमेंट को प्रिंट करना आवश्यक होता है, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: max_length: max_length = vowel_length my_result = element print(The result is:) print(my_result) आउटपुट The list is: [this, week, is,

जब स्ट्रिंग्स की सूची में किसी विशिष्ट इंडेक्स पर सामान्य तत्वों को प्रिंट करना आवश्यक होता है, तो min मेथड, लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और एक बूलियन फ्लैग मान का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [week, seek, beek, reek, meek, peek] print(The list is:) print(my_list) min_le

कॉलम हेडर्स को सेंटर अलाइन करने के लिए, display.colheader_justify और center मान का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import pandas as pd 2 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame( { Car: [BMW, Lexus, Tesla, Mustang, Mercedes, Jaguar], Reg_Price: [70

जब सेलेक्टिव कंसेक्यूटिव सफ़िक्स जॉइन ढूंढना आवश्यक होता है, तो एक सिंपल इटरेशन, endswith मेथड और append मेथड का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [Python-, fun, to-, code] print(The list is:) print(my_list) suffix = - print(The suffix is:) print(suffix) result = []

जब K की फ्रीक्वेंसी के आधार पर पंक्तियों को सॉर्ट करना आवश्यक होता है, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और Counter मेथड्स का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: from collections import Counter my_list = [34, 56, 78, 99, 99, 99, 99, 99, 12, 12, 32, 51, 15, 11, 0, 0] print(The list is:) print(

पैंडास में एक डेटाटाइप को दूसरे में बदलने के लिए astype() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import pandas as pd एक DataFrame बनाएं। यहां हमारे पास 2 कॉलम हैं, Reg_Price एक फ्लोट प्रकार है और Units इंट प्रकार: dataFrame = pd.DataFrame( { Reg_Price: [7000.5057, 1500,

जब दूसरी लिस्ट से रिप्लेसमेंट कॉम्बिनेशन प्राप्त करना आवश्यक होता है, तो combinations मेथड और list मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: from itertools import combinations my_list = [54, 98, 11] print(The list is:) print(my_list) replace_list = [8, 10] my_result = list(combi

जब पेयर्ड पंक्तियों को निकालना आवश्यक होता है, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और all ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [[10, 21, 34, 21, 37], [41, 41, 52, 68, 68, 41], [12, 29], [30, 30, 51, 51]] print(The list is:) print(my_list) my_result = [row for row in my_list i

जब लिस्ट में अल्टरनेट पीक एलिमेंट्स की जांच करना आवश्यक होता है, तो एक फंक्शन परिभाषित किया जाता है जो लिस्ट के माध्यम से इटरेट करता है, सरणी के आसन्न तत्वों की तुलना की जाती है और इस पर निर्भर करते हुए आउटपुट कंसोल पर डिस्प्ले होता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: = my_array[i + 1]):

जब मैट्रिक्स पंक्ति में समान तत्वों की जांच करना आवश्यक होता है, तो एक मेथड परिभाषित की जाती है जो मैट्रिक्स को पैरामीटर के रूप में लेती है। मैट्रिक्स को टपल में बदलने के लिए map मेथड का उपयोग किया जाता है। मैट्रिक्स मानों पर इटरेट किया जाता है और यदि फ्रीक्वेंसी 1 से अधिक है, तो इसे कंसोल पर डिस्प्

केवल एक कॉलम कास्ट करने के लिए, astype() मेथड का उपयोग करें। आइए पहले 2 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं। उनमें से एक float64 प्रकार का है और दूसरा int64: dataFrame = pd.DataFrame( { Reg_Price: [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000], Units: [90, 120, 100, 150, 200, 130]

लेबल पास करके पंक्तियों का चयन करने के लिए, loc() फंक्शन का उपयोग करें। उस इंडेक्स का उल्लेख करें जिसकी पंक्ति आप चुनना चाहते हैं। यह हमारे उदाहरण में इंडेक्स लेबल है। हमारे पास x, y और z इंडेक्स लेबल के रूप में हैं और इन्हें loc() के साथ पंक्तियों का चयन करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। एक DataF

जब सफ़िक्स डिनॉमिनेशन को मान में बदलना आवश्यक होता है, तो डिक्शनरी पर इटरेट किया जाता है और उन्हें मान में बदलने के लिए replace मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [5Cr, 7M, 9B, 12L, 20Tr, 30K] print(The list is:) print(my_list) value_dict = {M: 1000000, B: 100000

पूर्णांक स्थान द्वारा पंक्तियों का चयन करने के लिए, iloc() फंक्शन का उपयोग करें। उस पंक्ति का इंडेक्स नंबर बताएं जिसे आप चुनना चाहते हैं। एक DataFrame बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]], index=[x, y, z], columns=[a, b]) iloc() का उपयोग करके पूर्णांक स्थान के साथ पंक्

जब लिस्ट में दोहराए गए इंडेक्स वैल्यू को ढूंढना आवश्यक होता है, तो इसे लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और enumerate का उपयोग करके इटरेट किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [4, 0, 3, 1] print(The list is:) print(my_list) my_result = [element for sub in ([index] * element for index, element

जब समान केस वाले स्ट्रिंग्स को फ़िल्टर करना आवश्यक होता है, तो isupper और islower मेथड्स के साथ लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन है: my_list = [Python, good, FOr, few, CODERS] print(The list is:) print(my_list) my_result = [sub for sub in my_list if sub.isl