अलग-अलग गिनने के लिए, पंडों में नूनिक का उपयोग करें। हम एक कॉलम के अनुसार समूहबद्ध करेंगे और Numpy sum () का उपयोग करके सूर्य को भी ढूंढेंगे। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pdimport numpy as np के रूप में पांडा आयात करें 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं। कॉलम में डुप्लीकेट मान हैं - da

डेटाफ़्रेम में किसी स्तंभ से अद्वितीय मान प्राप्त करने के लिए, अद्वितीय () का उपयोग करें। डेटाफ़्रेम में किसी स्तंभ से अद्वितीय मानों की गणना करने के लिए, nunic() का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd; 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं। हमारे पास डुप्लीकेट मान भी

जब यह जांचना आवश्यक होता है कि किसी सूची में विशेष अंक हैं या नहीं, तो जॉइन विधि और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [427, 789, 345, 122, 471, 124] print("The list is :") print(my_list) my_digits = [1, 4, 7, 2] digit_string = '

जब N सूचियों को बेतरतीब ढंग से बनाने की आवश्यकता होती है जो K आकार में होती हैं, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो मानों को फेरबदल करती है और आउटपुट देती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है यादृच्छिक आयात से सूची है) प्रिंट (my_list) के, एन =4, 5प्रिंट (के का मान है) प्रिंट (के) प्रिंट (एन का मान

जब किसी मैट्रिक्स को डिक्शनरी वैल्यू लिस्ट में बदलने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[71, 26, 35], [65, 56, 37], [89, 96, 99]] print("The list is :") print(my_list) my_result = {my_index + 1

डेटाटाइप और डेटाफ़्रेम कॉलम की जानकारी प्राप्त करने के लिए, जानकारी () विधि का उपयोग करें। एक उपनाम के साथ आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd; 3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi'

जब अन्य सूची से कम से कम वर्णों की एक निश्चित संख्या के साथ तार निकालने की आवश्यकता होती है, तो एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = ["Python", "is", "fun", "to", "learn"] print("The list is :") p

जब वर्ग मैट्रिक्स से पहले विकर्ण तत्वों को निकालना आवश्यक होता है, तो गणना और सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[45, 67, 85, 42, 11], [78, 99, 10, 13, 0], [91, 23, 23, 64, 23], [91, 11, 22, 14, 35]] print("The list is :") print(my_list) my_resu

जब टुपल्स को उनके पूर्ण अंतर की आवृत्ति के आधार पर क्रमबद्ध करना आवश्यक होता है, तो लैम्ब्डा फ़ंक्शन, एब्स विधि और सॉर्टेड विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [(11, 26), (21, 33), (90, 11), (26, 21), (32, 18), (25, 37)] print("The list is :") print(my_

जब किसी सूची को मैट्रिक्स में बदलने के लिए प्रत्येक पंक्ति के आकार को एक संख्या से बढ़ाना आवश्यक होता है, तो // ऑपरेटर और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [42, 45, 67, 89, 99, 10, 23, 12, 31, 43, 60, 1, 0] print("The list is :") pri

डेटाफ़्रेम में केवल स्तंभ नाम प्रदर्शित करने के लिए, dataframe.columns का उपयोग करें। एक उपनाम के साथ आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd; डेटाफ़्रेम निम्नलिखित है - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW

जब सम फ़्रीक्वेंसी तत्वों वाले मैट्रिक्स की पंक्तियों को निकालने की आवश्यकता होती है, तो ऑल ऑपरेटर और काउंटर पद्धति के साथ एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from collections import Counter my_list = [[41, 25, 25, 62], [41, 41, 41, 41, 22, 22], [65, 57, 65, 57], [

जब किसी संख्या के साथ तुलना के आधार पर सूची के तत्वों को बदलना आवश्यक होता है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [32, 37, 44, 38, 92, 61, 28, 92, 20] print("The list is :") print(my_list) my_key = 32 print("The key is "

जब तार की सूची में सभी तत्वों को गीला करने की जांच करने की आवश्यकता होती है, तो संख्यात्मक होते हैं, ऑल ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = ["434", "823", "98", "74", '9870'] print("The list is :") prin

जब सूची के प्रत्येक तत्व से विशिष्ट अंक को हटाने की आवश्यकता होती है, तो एक पुनरावृत्ति और सेट ऑपरेटर और str विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [123, 565, 1948, 334, 4598] print("The list is :") print(my_list) key = 3 print("The key is :"

जब अन्य सूची से डुप्लिकेट तत्वों के सूचकांक को हटाने की आवश्यकता होती है, तो गणना विशेषता, सूची समझ और एक सरल पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list_1 = [4, 5, 6, 5, 4, 7, 8, 6] my_list_2 = [1, 7, 6, 4, 7, 9, 10, 11] print("The first list is :") prin

सबसे पहले, आइए एक नेस्टेड डिक्शनरी बनाएं - dictNested = {'Cricket': {'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB'],'Country': ['India', 'Australia', 'England']},'Football': {'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA&#

जब उपसर्ग तत्वों की सूची के आधार पर स्ट्रिंग्स को प्रिंट करना आवश्यक होता है, तो एक सूची समझ, कोई भी ऑपरेटर और स्टार्टविथ पद्धति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = ["streek", "greet", "meet", "leeks", "mean"] print(&

दशमलव के बाद स्थानों की संख्या को गोल करने के लिए, display.precision . का उपयोग करें पंडों की विशेषता। सबसे पहले, आवश्यक पंडों की लाइब्रेरी आयात करें - pd के रूप में पांडा आयात करें 2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame =pd.DataFrame( { कार:[बीएमडब्ल्यू, लेक्सस, टेस्ला, मस्टैंग, मर्सिडीज, जगु

जब उन तत्वों को प्रिंट करना आवश्यक होता है जो किसी सूची में दिए गए तत्वों के गुणज होते हैं, तो एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [45, 67, 89, 90, 10, 98, 10, 12, 23] print("The list is :") print(my_list) my_division_list = [6, 4] print("