कॉलम नाम से DataFrame का सबसेट बनाने के लिए वर्गाकार कोष्ठक का उपयोग करें। वर्गाकार कोष्ठक (इंडेक्सिंग ऑपरेटर) और इस तरह के विशिष्ट कॉलम नाम के साथ DataFrame का उपयोग करें - dataFrame[‘column_name’] सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय को उपनाम के साथ आयात करें - import pandas as pd उत्पाद रिकॉर

अनुक्रमणिका के आधार पर स्तंभों से विशिष्ट मान चुनकर एक सबसेट बनाने के लिए, iloc() विधि का उपयोग करें। आइए सबसे पहले पांडा पुस्तकालय को आयात करें import pandas as pd उत्पाद रिकॉर्ड के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएँ। हमारे पास इसमें 3 कॉलम हैं dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["Smar

डेटाफ़्रेम में पंक्तियों को जोड़ने के लिए, परिशिष्ट () विधि का उपयोग करें। यहां, हम दो डेटाफ़्रेम बनाएंगे और एक के बाद एक संलग्न करेंगे। सबसे पहले, पांडा पुस्तकालय को एक उपनाम के साथ आयात करें - import pandas as pd अब, पहला डेटाफ़्रेम बनाएं dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car"

डेटाफ़्रेम से कोई पंक्ति हटाने के लिए, ड्रॉप () . का उपयोग करें विधि और सूचकांक लेबल को पैरामीटर के रूप में सेट करें। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं। हमारे पास इंडेक्स लेबल w, x, y, और z है: dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 

डेटाफ़्रेम की सभी पंक्तियों का योग करने के लिए, योग () फ़ंक्शन का उपयोग करें और अक्ष मान को 1 के रूप में सेट करें। मान अक्ष 1 पंक्ति मान जोड़ देगा। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं। हमारे पास इसमें ओपनिंग और क्लोजिंग स्टॉक कॉलम हैं dataFrame = pd.DataFrame({"Opening_Stock": [300, 700,

पंडों के डेटाफ़्रेम को फ़िल्टर करने के लिए सुन्न जहाँ () विधि का उपयोग किया जा सकता है। जहां () विधि में शर्तों का उल्लेख करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को उनके संबंधित उपनामों के साथ आयात करें pdimport numpy as np के रूप में पांडा आयात करें अब हम उत्पाद रिकॉर्ड के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम

इंडेक्सिंग ऑपरेटर एक सबसेट डेटाफ़्रेम बनाने के लिए वर्गाकार कोष्ठक है। आइए पहले पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं। हमारे पास DataFrame में 3 कॉलम हैं dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock&qu

जब एक स्ट्रिंग के निर्माण के लिए न्यूनतम तत्व प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो सेट ऑपरेटर, संयोजन विधि, issubset विधि और एक सरल पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from itertools import combinations my_list = ["python", "is", "fun",

जब किसी सूची में संचयी पंक्ति आवृत्तियों को प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो काउंटर विधि और एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from collections import Counter my_list = [[11, 2, 32, 4, 31], [52, 52, 3, 71, 71, 3], [1, 3], [19, 19, 40, 40, 40]] print("The

जब सूची के प्रत्येक तत्व के साथ दी गई संख्या को जोड़ना आवश्यक होता है, तो सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [25,36, 75, 36, 17, 7, 8, 0] print ("The list is :") print(my_list) my_key = 6 my_result = [x + my_key for x in my_list] print ("T

उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def diff_summation_elem(row): return sum([abs(row[index + 1] - row[index]) for index in range(0, len(row) - 1)]) my_list = [[97, 6, 47, 3], [6, 88, 3, 26], [71, 53, 34, 65], [15, 36, 5,62]] print("The list is : ") print(my_list) my_list.sort(key=dif

जब शब्दों की सूची से सबसे लंबे शब्द की लंबाई वापस करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक सूची को पैरामीटर के रूप में लेती है। यह जांचता है कि कोई तत्व सूची में है या नहीं और इसके आधार पर, आउटपुट प्रदर्शित होता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है def find_longest_length(my_

जब जटिल डेटा प्रकारों के साथ पंक्तियों को निकालने की आवश्यकता होती है, तो आइइंस्टेंस विधि और सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[13, 1,35], [23, [44, 54], 85], [66], [75, (81, 2), 29, 7]] my_result = [row for row in my_list if any(isinstance(element, list)

जब पैलिंड्रोम गणना के आधार पर मैट्रिक्स को सॉर्ट करना आवश्यक होता है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक सूची को पैरामीटर के रूप में लेती है। यह पुनरावृति करने के लिए सूची समझ और जॉइन विधि का उपयोग करता है और देखता है कि कोई तत्व पैलिंड्रोम है या नहीं। इसके आधार पर, परिणाम निर्धारित और प्रदर्शित क

जब अधिकतम योग वाली पंक्तियों की एक विशिष्ट संख्या को प्रिंट करने की आवश्यकता होती है, तो क्रमबद्ध विधि और लैम्ब्डा विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[2, 4, 6, 7], [2, 4, 8], [45], [1, 3, 5, 6], [8, 2, 1]] print("The list is :") print(my_list) my_ke

जब किसी मैट्रिक्स से एक विशिष्ट लंबाई की पंक्ति को प्रिंट करने की आवश्यकता होती है, तो सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [[22, 4, 63, 7], [24, 4, 85], [95], [2, 55, 4, 7, 91], [5, 31, 1]] print("The list is :") print(my_list) my_key = 4 my_resu

जब किसी सूची में x से पहले प्रत्येक y घटना को हटाना आवश्यक होता है, तो सूचकांक पद्धति के साथ एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [4, 45, 75, 46, 66, 77, 48, 99, 10, 40, 5, 8] print("The list is :") print(my_list) a, b = 8, 4 index_a = my_list.

जब लगातार तत्वों को पुन:व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है, तो काउंटर विधि, एक खाली सूची और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है from collections import Counter my_list = [21, 83, 44, 52, 61, 72, 81, 96, 18, 44] print("The list is :") print(my_l

जब यह परीक्षण करने की आवश्यकता होती है कि क्या सभी पंक्तियों में अन्य मैट्रिक्स के साथ कोई सामान्य तत्व है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और ध्वज मान का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list_1 = [[3, 16, 1], [2, 4], [4, 31, 31]] my_list_2 = [[42, 16, 12], [42, 8, 12], [31, 7, 10]

जब यह जांचना आवश्यक होता है कि सूची में x के बाद सभी y आते हैं या नहीं, एक विशिष्ट शर्त के साथ एन्यूमरेट विशेषता का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [11, 25, 13, 11, 64, 25, 8, 9] print("The list is :") print(my_list) x, y = 13, 8 x_index = my_list.index(