परिचय जब डिक्शनरी की सूची से किसी डिक्शनरी को हटाना हो जब उसमें कोई विशेष मान मौजूद न हो, तो सरल पुनरावृत्ति, del ऑपरेटर और break स्टेटमेंट का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [{code: 1, fun: learn}, {code: 2, fun: code}, {code: 3, fun: test}, {code: 4, fun: teach}, {code: 4, fun: make}, {code

परिचय जब सूची से डिक्शनरी बनानी हो, तो dict मेथड, सरल पुनरावृत्ति और setdefault मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_dict = dict() print(An empty dictionary has been created) my_value_list = [15, 14, 13, 12, 16] print(The list is : ) print(my_value_list) my_value_list.sort() print(The list after

परिचय जब डिलीमीटर के साथ स्ट्रिंग्स की सूची को टपल्स की सूची में बदलना हो, तो एक K मान सेट किया जाता है, और लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन के साथ split मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [33-22, 13-44-81-39, 42-10-42, 36-56-90, 34-77-91] print(The list is : ) print(my_list) print(The sorted list is

परिचय जांचने के लिए कि क्या डेटाफ्रेम ऑब्जेक्ट बराबर हैं, equals() मेथड का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पहला डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame1 = pd.DataFrame({ Car: [BMW, Lexus, Audi, Mustang, Bentley, Jaguar], Reg_Price: [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] }) 2. द

परिचय जब किसी स्ट्रिंग को मैट्रिक्स में बदलना हो जिसमें प्रति पंक्ति K वर्ण हों, तो एक मेथड परिभाषित की जाती है जो एक स्ट्रिंग और K का मान लेती है। यह सरल पुनरावृत्ति, मॉड्यूलस ऑपरेटर और append मेथड का उपयोग करता है। उदाहरण print(Method definition begins) def convert_my_string(my_string, my_k):

परिचय दो डेटाफ्रेम के बीच सामान्य पंक्तियों को प्राप्त करने के लिए concat() फ़ंक्शन का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पहला डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame1 = pd.DataFrame({ Car: [BMW, Lexus, Audi, Tesla, Bentley, Jaguar], Reg_Price: [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]

परिचय डेटाफ्रेम से योग के आधार पर पंक्तियों को फ़िल्टर करने के लिए, हमने छात्रों के अंकों का उदाहरण लिया है। हमें किसी विशेष विषय के योग की गणना करनी है जहां कुल 200 से अधिक हो यानी उस विषय में सभी 3 छात्रों का कुल 200 से अधिक हो। इस तरह हम 200 से कम कुल वाली पंक्तियों को फ़िल्टर कर सकते हैं। चरण-

परिचय पैंडास डेटाफ्रेम को ग्रुप करने के लिए groupby() का उपयोग किया जाता है। ग्रुप किए गए डेटाफ्रेम को आरोही क्रम में सॉर्ट करने के लिए sort_values() का उपयोग करें। size() मेथड डेटाफ्रेम का आकार प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है। आरोही क्रम के लिए सिंटैक्स ascending=True चरण-दर-चरण कार्यान्व

परिचय पैंडास डेटाफ्रेम में मल्टी-लेवल कॉलम इंडेक्स से एक लेवल हटाने के लिए columns.droplevel() मेथड का उपयोग किया जाता है। हमने कॉलम-वाइज इंडेक्स बनाने के लिए MultiIndex.from_tuples() का उपयोग किया है। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. कॉलम-वाइज इंडेक्स बनाएं import pandas as pd items = pd.MultiIndex.fro

बहु-स्तरीय कॉलम इंडेक्स से कई स्तर हटाने के लिए, columns.droplevel() का बार-बार उपयोग करें। हमने कॉलम-वार इंडेक्स बनाने के लिए Multiindex.from_tuples() का उपयोग किया है। सबसे पहले, कॉलम-वार इंडेक्स बनाएं: items = pd.MultiIndex.from_tuples([(Col 1, Col 1, Col 1),(Col 2, Col 2, Col 2),(Col 3, Col 3,

सामान्य कॉलम के साथ दो Pandas DataFrame को मर्ज करने के लिए, merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें और ON पैरामीटर को कॉलम नाम के रूप में सेट करें। बेमेल मानों के लिए NaN सेट करने के लिए, how पैरामीटर का उपयोग करें और इसे left या right पर सेट करें। इसका मतलब होगा, बाएं या दाएं मर्ज करना। सबसे पहले, pandas

Pandas DataFrame को मर्ज करने के लिए, merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें। बाहरी जॉइन को merge() फ़ंक्शन के how पैरामीटर में outer सेट करके दोनों DataFrames पर लागू किया जाता है: how = outer सबसे पहले, pandas लाइब्रेरी को एक उपनाम के साथ आयात करें: import pandas as pd आइए DataFrame1 बनाएं: dataFrame1 =

DataFrame से एक कॉलम का चयन करने के लिए, बस वर्गाकार ब्रैकेट का उपयोग करके इसे लाएं। ब्रैकेट में चयन करने के लिए कॉलम का उल्लेख करें और बस, उदाहरण के लिए: dataFrame[ColumnName] सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd अब, एक DataFrame बनाएं। इसमें दो कॉलम हैं: dataFrame = pd.Dat

DataFrame से एकाधिक पंक्तियों का चयन करने के लिए, : ऑपरेटर का उपयोग करके रेंज सेट करें। सबसे पहले, उपनाम के साथ आवश्यक pandas लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd अब, एक नया Pandas DataFrame बनाएं: dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=[w, x, y, z],columns=[a,

Pandas DataFrame के कॉलम को क्वेरी करने के लिए, query() का उपयोग करें। हम रिकॉर्ड फ़िल्टर करने के लिए क्वेरी कर रहे हैं। सबसे पहले, आइए एक Pandas DataFrame बनाते हैं: dataFrame = pd.DataFrame({Product: [SmartTV, PenDrive, Speaker, Earphone],Opening_Stock: [300, 700, 1200, 1500],Closing_Stock: [200,

जब किसी विशिष्ट शर्त के साथ सूची में सभी संयोजन ढूंढना आवश्यक हो, तो एक साधारण पुनरावृत्ति, isinstance विधि, append विधि और इंडेक्सिंग का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: print(Method definition begins) def merge_the_vals(my_list_1, my_list_2, K): index_1 = 0 inde

जब तत्वों को K बार यादृच्छिक रूप से डालना आवश्यक हो, तो random पैकेज और random पैकेज की विधियों का उपयोग एक साधारण पुनरावृत्ति के साथ किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: import random my_list = [34, 12, 21, 56, 8, 9, 0, 3, 41, 11, 90] print(The list is : ) print(my_list) print(The

जब सूची के तत्वों को अंकों के आधार पर क्रमबद्ध करना आवश्यक हो, तो max, max विधि का उपयोग किया जाता है। हम sorted विधि, lambda फ़ंक्शन और ljust का भी उपयोग करेंगे। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [4344, 2611, 122, 541, 33, 892, 48292, 460, 390, 120, 10, 2909, 11239, 1] print(The li

जब कई विशिष्ट इंडेक्स रेंज के बीच के तत्वों को निकालना आवश्यक हो, तो extend विधि, एक साधारण पुनरावृत्ति और इंडेक्सिंग का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [13, 21, 81, 10, 13, 17, 22, 18, 11, 90, 0] print(The list is :) print(my_list) print(The list after sorting

जब विभाजक के आधार पर तत्वों को अलग करना आवश्यक हो, उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [89@21, 58@51, 19@61, 11@10, 32@65, 34@45, 87@90, 32@21,1@345] print(The list is : ) print(my_list) print(The list after sorting is :) my_list.sort() print(my_list) my_delimiter = @ print(The delimi