आइए डिजिटल प्रमाणपत्र के बारे में सीखकर शुरुआत करें। डिजिटल प्रमाणपत्र यह मूल रूप से डिजिटल रूप से जारी किया गया एक प्रमाण पत्र है, जो उपयोगकर्ता की प्रामाणिकता को सत्यापित करने के लिए जारी किया जाता है, यानी, संदेश भेजने वाले उपयोगकर्ता की पुष्टि करना कि वह कौन है या वह होने का दावा करता है, और सा

एकाधिक कॉलम से अद्वितीय मान खोजने के लिए, अद्वितीय() विधि का उपयोग करें। मान लें कि आपके पास अपने पांडा डेटाफ़्रेम में एम्पनाम और ज़ोन के साथ कर्मचारी रिकॉर्ड हैं। नाम और क्षेत्र दोहराया जा सकता है क्योंकि दो कर्मचारियों के समान नाम हो सकते हैं और एक क्षेत्र में एक से अधिक कर्मचारी हो सकते हैं। उस स

पंडों को सेट में टाइप करने के लिए, सेट () का उपयोग करें। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं - dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'], "Zone": [&

मल्टीइंडेक्स को सिंगल इंडेक्स में जोड़ने के लिए, सबसे पहले, हम आवश्यक पंडों और नम्पी पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करते हैं - import pandas as pd import numpy as np पांडा श्रृंखला बनाएं - d = pd.Series([('Jacob', 'North'),('Ami', 'East'),('Ami

पंडों में एक पाइपलाइन बनाने के लिए, हमें पाइप () विधि का उपयोग करने की आवश्यकता है। सबसे पहले, आवश्यक पांडा पुस्तकालय को एक उपनाम के साथ आयात करें - import pandas as pd अब, एक डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', &

स्तंभ मानों के माध्य की गणना करने के लिए, माध्य () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पंडों की लाइब्रेरी आयात करें - import pandas as pd अब, दो कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla'

यह जांचने के लिए कि दो डेटाफ़्रेम का कोई विशिष्ट कॉलम बराबर है या नहीं, बराबर () विधि का उपयोग करें। आइए पहले दो कॉलम के साथ DataFrame1 बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar

दो डेटाफ़्रेम के बीच सामान्य पंक्तियों को खोजने के लिए, मर्ज () विधि का उपयोग करें। आइए पहले दो कॉलम के साथ DataFrame1 बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Un

स्तंभ मानों के माध्यिका की गणना करने के लिए, माध्यिका () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पंडों की लाइब्रेरी आयात करें - import pandas as pd अब, दो कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesl

केवल विशिष्ट पंक्तियों का योग करने के लिए, loc() विधि का उपयोग करें। :ऑपरेटर का उपयोग करके आरंभ और अंत पंक्ति अनुक्रमणिका का उल्लेख करें। loc() का उपयोग करके, आप कॉलम को शामिल करने के लिए भी सेट कर सकते हैं। हम परिणाम को एक नए कॉलम में प्रदर्शित कर सकते हैं। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं। हम

समूह के बाद सूचकांक को रीसेट करने के लिए, पहले समूह में समूह द्वारा () का उपयोग करके एक कॉलम के अनुसार। उसके बाद, रीसेट_इंडेक्स () का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें - import pandas as pd 2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": [&quo

स्तंभ मानों के प्रसरण की गणना करने के लिए, var() विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पंडों की लाइब्रेरी आयात करें - import pandas as pd दो कॉलम के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla

पांडा डेटाफ़्रेम को मर्ज करने के लिए, मर्ज () . का उपयोग करें समारोह। इनर जॉइन को कैसे . के तहत सेट करके दोनों DataFrames पर लागू किया जाता है मर्ज () फ़ंक्शन का पैरामीटर यानी − how = “inner” सबसे पहले, आइए एक उपनाम के साथ पांडा पुस्तकालय को आयात करें - import pandas as pd DataFrame1

जब एक सूची की पहली बार दूसरी सूची में खोजने की आवश्यकता होती है, तो सेट विशेषता और अगली पद्धति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list_1 = [23, 64, 34, 77, 89, 9, 21] my_list_2 = [64, 10, 18, 11, 0, 21] print("The first list is :") print(my_list_1) print("The

जब स्ट्रिंग्स की सूची में स्पेस साइज पैडिंग को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है, तो एक खाली सूची, एक पुनरावृत्ति और एपेंड विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = ["Python", "is", "great"] print("The list is :") print(my_list)

जब किसी वाक्य में आने वाले सभी शब्दों को ठीक K बार प्रिंट करना आवश्यक होता है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो विभाजन विधि, निकालें विधि और गिनती विधियों का उपयोग करती है। आवश्यक पैरामीटर पास करके विधि को कॉल किया जाता है और आउटपुट प्रदर्शित होता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def key_freq

जब प्रत्येक सूची तत्व के घन को खोजने 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, 31, 22, 48, 59, 99, 0] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for i in my_list: my_result.append(i*i*

जब किसी सूची को चरण मान का उपयोग करके सूचियों की सूची में बदलने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक साधारण पुनरावृत्ति, विभाजन विधि और संलग्न विधि का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def convert_my_list(my_list): my_result = [] for el in my_list: su

जब किसी विशिष्ट सामान्य तत्व के आधार पर किसी सूची को सेट में बदलने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि को परिभाषित किया जा सकता है जो गणना का उपयोग करके सेट के माध्यम से पुनरावृत्त होती है और तत्वों पर एक विशिष्ट स्थिति रखती है। संघ पद्धति और मानचित्र विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का ए

जब टपल की सूची में तत्वों के संकेतों को बदलने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति, abs विधि और append विधि का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [(51, -11), (-24, -24), (11, 42), (-12, 45), (-45, 26), (-97, -4)] print("The list is :") print(my_li