कॉलम नाम द्वारा DataFrame का सबसेट बनाने के लिए, वर्गाकार ब्रैकेट का उपयोग करें। विशिष्ट कॉलम नाम के साथ DataFrame पर वर्गाकार ब्रैकेट (इंडेक्सिंग ऑपरेटर) का उपयोग करें जैसे: dataFrame[column_name] सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी को उपनाम के साथ आयात करें: import pandas as pd उत्पाद रिकॉर्ड के साथ एक

इंडेक्स के आधार पर कॉलम से विशिष्ट मान चुनकर सबसेट बनाने के लिए, iloc() विधि का उपयोग करें। आइए पहले pandas लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd उत्पाद रिकॉर्ड के साथ एक Pandas DataFrame बनाएं। इसमें 3 कॉलम हैं: dataFrame = pd.DataFrame({Product: [SmartTV, ChromeCast, Speaker, Earphone], Openi

DataFrame में पंक्तियाँ जोड़ने के लिए, append() विधि का उपयोग करें। यहां, हम दो DataFrames बनाएंगे और एक को दूसरे के बाद जोड़ेंगे। सबसे पहले, pandas लाइब्रेरी को एक उपनाम के साथ आयात करें: import pandas as pd अब, पहला DataFrame बनाएं: dataFrame1 = pd.DataFrame( {Car: [BMW, Lexus, Audi, Jaguar

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

DataFrame की सभी पंक्तियों का योग करने के लिए, sum() फ़ंक्शन का उपयोग करें और axis मान को 1 पर सेट करें। Axis 1 का मान पंक्ति मानों को जोड़ देगा। सबसे पहले, आइए एक DataFrame बनाते हैं। इसमें Opening और Closing Stock कॉलम हैं। dataFrame = pd.DataFrame({Opening_Stock: [300, 700, 1200, 1500],Closing_

Pandas DataFrame को NumPy के np.where() फ़ंक्शन से फ़िल्टर करना। यह जटिल शर्तों के लिए वेक्टराइज़्ड ऑपरेशन प्रदान करता है। np.where() सिंटैक्स np.where(condition, value_if_true, value_if_false) # या केवल शर्त के साथ (इंडेक्स लौटाता है) np.where(condition) उदाहरण = 700 AND Closing_Stock = 700) & (

Pandas DataFrame में इंडेक्सिंग ऑपरेटर (वर्गाकार कोष्ठक `[]`) का उपयोग करके कॉलम सबसेट बनाना। यह कॉलम चयन का सबसे मूल और सामान्य तरीका है। बुनियादी सिंटैक्स # एकल कॉलम (Series लौटाता है) df[column_name] # एकाधिक कॉलम (DataFrame लौटाता है) - दोहरे कोष्ठक ध्यान दें df[[col1, col2, col3]] उदाहरण im

Python में दी गई सूची से न्यूनतम संख्या में तत्व चुनकर, उनके वर्णों से लक्ष्य स्ट्रिंग बनाना संभव है या नहीं जांचना। यह एक सेट कवर / संयोजन खोज समस्या है। समस्या सूची: [python, is, fun, to, learn] लक्ष्य: onis न्यूनतम कितने तत्व चाहिए जिनके वर्णों से onis बने? उत्तर: 2 (python में o,n,i,s और is में

Python में नेस्टेड सूची (मैट्रिक्स) की प्रत्येक पंक्ति में, विशिष्ट तत्वों की आवृत्ति (frequency) गिनना और उनका योग निकालना। collections.Counter का उपयोग किया जाता है। समस्या मैट्रिक्स: [[11, 2, 32, 4, 31], [52, 52, 3, 71, 71, 3], [1, 3], [19, 19, 40, 40, 40]] लक्ष्य तत्व: [19, 2, 71] प्रत्येक पंक्

Python में सूची के प्रत्येक तत्व में एक निश्चित संख्या (स्केलर) जोड़ने के लिए List Comprehension सबसे सरल और पायथनिक तरीका है। उदाहरण my_list = [25, 36, 75, 36, 17, 7, 8, 0] print(मूल सूची:, my_list) my_key = 6 print(fजोड़ने वाला मान: {my_key}) # विधि 1: List Comprehension (सुझाया गया) my_result

Python में मैट्रिक्स (नेस्टेड सूची) की पंक्तियों को, प्रत्येक पंक्ति में लगातार तत्वों के निरपेक्ष अंतर के योग (sum of absolute consecutive differences) के अनुसार सॉर्ट करना। सूत्र पंक्ति [a, b, c, d] के लिए: |b-a| + |c-b| + |d-c| उदाहरण def diff_summation_elem(row): लगातार तत्वों के निरपेक्ष

Python में शब्दों (स्ट्रिंग्स) की सूची से सबसे लंबे शब्द की लंबाई निकालना। max() फ़ंक्शन के साथ key=len सबसे सरल तरीका है। उदाहरण max_length: max_length = len(element) return max_length print(fलूप से: {find_longest_length(my_list)}) # विधि 3: map() + max() lengths = list(map(len,

Python में नेस्टेड सूची से उन पंक्तियों को निकालना जिनमें कम से कम एक जटिल डेटा प्रकार (list, tuple, dict, set) मौजूद हो। isinstance() फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [ [13, 1, 35], # केवल int [23, [44, 54], 85], # list शामिल [66],

Python में नेस्टेड सूची (स्ट्रिंग्स की मैट्रिक्स) को प्रत्येक पंक्ति में पेलिंड्रोम (palindrome) स्ट्रिंग्स की संख्या के अनुसार सॉर्ट करना। पेलिंड्रोम परिभाषा एक स्ट्रिंग पेलिंड्रोम है यदि वह आगे और पीछे से समान पढ़ी जाए: s == s[::-1] उदाहरण def get_palindrome_count(row): पंक्ति में पेलिंड्रोम

Python में नेस्टेड सूची (मैट्रिक्स) से पंक्तियों के योग की गणना करके, अधिकतम योग वाली शीर्ष K पंक्तियाँ निकालना। उदाहरण my_list = [[2, 4, 6, 7], [2, 4, 8], [45], [1, 3, 5, 6], [8, 2, 1]] print(मूल मैट्रिक्स:, my_list) my_key = 3 print(fशीर्ष K = {my_key} पंक्तियाँ) # विधि 1: sorted() + lambda (मू

Python में नेस्टेड सूची (मैट्रिक्स) से उन पंक्तियों को निकालना जिनकी लंबाई दी गई मान (K) के बराबर हो। उदाहरण my_list = [[22, 4, 63, 7], [24, 4, 85], [95], [2, 55, 4, 7, 91], [5, 31, 1]] print(मूल मैट्रिक्स:, my_list) my_key = 4 print(fलक्ष्य लंबाई K = {my_key}) # विधि 1: List Comprehension (मूल ल

Python में सूची से उन सभी y तत्वों को हटाना जो x तत्व के पहले आते हैं। x के बाद आने वाले y को रखा जाता है। समस्या सूची: [4, 45, 75, 46, 66, 77, 48, 99, 10, 40, 5, 8], x=8, y=4 x=8 इंडेक्स 11 पर है। y=4 इंडेक्स 0 पर है (x से पहले)। इसलिए पहला 4 हटाया जाता है। उदाहरण index_a) ] print(परिणाम:, my_r

Python में collections.Counter का उपयोग करके सूची के तत्वों को उनकी आवृत्ति के अनुसार समूहबद्ध करना, जिससे समान तत्व एक साथ आ जाएं। समस्या सूची: [21, 83, 44, 52, 61, 72, 81, 96, 18, 44] परिणाम: [21, 83, 44, 44, 52, 61, 72, 81, 96, 18] (44 लगातार आ गए) उदाहरण from collections import Counter my_lis

Python में दो मैट्रिक्स (नेस्टेड सूचियाँ) की संगत पंक्तियों (same index) में कम से कम एक सामान्य तत्व है या नहीं जांचना। समस्या दो मैट्रिक्स my_list_1 और my_list_2 दी गई हैं। प्रत्येक पंक्ति i के लिए, जांचें कि my_list_1[i] और my_list_2[i] में कम से कम एक सामान्य तत्व है या नहीं। सभी पंक्तियों के ल

Python में जांचना कि सूची में सभी y मान x मान के बाद आते हैं (यानी y का पहला occurrence, x के पहले occurrence के बाद हो)। समस्या सूची: [11, 25, 13, 11, 64, 25, 8, 9], x=13, y=8 2, सभी y, x के बाद हैं। उदाहरण my_list = [11, 25, 13, 11, 64, 25, 8, 9] print(मूल सूची:, my_list) x, y = 13, 8 print(fx