आइए देखें कि ऋणात्मक और धनात्मक मानों का योग कैसे ज्ञात किया जाए। सबसे पहले, सकारात्मक और नकारात्मक मानों वाला डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame({'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver','Dallas'

विशिष्ट पंक्तियों को रोम मल्टीइंडेक्स डेटाफ़्रेम छोड़ने के लिए, ड्रॉप () . का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, हम एक बहु-सूचकांक सरणी बनाते हैं - arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck'

हम नकारात्मक मूल्यों को नवीनतम पूर्ववर्ती सकारात्मक मूल्य से बदलना चाहते हैं। इसके साथ, यदि कोई सकारात्मक पूर्ववर्ती मान नहीं है, तो मान 0 पर अपडेट होना चाहिए। इनपुट उदाहरण के लिए, इनपुट है - DataFrame:   One  two 0  -2   -3 1   4   -7 2   6    5 3  

डेटाफ़्रेम के मानों को दूसरे डेटाफ़्रेम के मान से बदलने के लिए, पंडों को बदलें () विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए सबसे पहले एक DataFrame बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi", "Lamborghini"], "Place": ["US", "UK"], "Uni

हम पांडस डेटाफ़्रेम को ग्रुपबाय () का उपयोग करके समूहित करेंगे। ग्रूपर फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोग किए जाने वाले कॉलम का चयन करें। हम कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए नीचे दिखाए गए उदाहरण के लिए दिन-वार समूहबद्ध करेंगे और दिन के अंतराल के साथ पंजीकरण मूल्य की गणना करेंगे। ग्रुपबाय () ग्रूपर विधि में फ़्री

डेटाफ़्रेम के इंडेक्स को मल्टीइंडेक्स के रूप में प्रदर्शित करने के लिए, डेटाफ़्रेम.इंडेक्स () का उपयोग करें। सबसे पहले, हम सूचियों का एक शब्दकोश बनाते हैं - # dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley&#

पांडा डेटाफ़्रेम में स्तंभों को समूहित करने के लिए, groupby() का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "

पंडों के डेटाफ्रेम को समूहीकृत करने के लिए, हम ग्रुपबाय () का उपयोग करते हैं। समूहीकृत डेटाफ़्रेम को आरोही या अवरोही क्रम में सॉर्ट करने के लिए, सॉर्ट_वैल्यू () का उपयोग करें। डेटाफ़्रेम आकार प्राप्त करने के लिए आकार () विधि का उपयोग किया जाता है। आरोही क्रम क्रम के लिए, निम्नलिखित का उपयोग sort_va

जब टुपल्स की सूची में क्रॉस पेयरिंग करने की आवश्यकता होती है, तो ज़िप विधि, एक सूची समझ और == ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list_1 = [('Hi', 'Will'), ('Jack', 'Python'), ('Bill', 'Mills'), ('goodwill', &#

जब एक त्रि-आयामी मैट्रिक्स को एक समन्वय सूची में बदलने की आवश्यकता होती है, तो ज़िप विधि और एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list_1 = [[['He', 'Wi'], ['llo', 'll']], [['Pyt', 'i'], ['hon', 'sFun'

जब टुपल्स की सूची से अद्वितीय मूल्यवान टुपल्स को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो सूची और सेट विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [(42, 51), (46, 71), (14, 25), (26, 91), (56, 0), (11, 1), (99,102)] print("The list of tuple is :") print(my_list

जब लगातार टुपल्स को विस्तारित करने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [(13, 526, 73), (23, 67, 0, 72, 24, 13), (94, 42), (11, 62, 23, 12), (93, ), (83, 61)] print("The list is :") print(my_list) my_list.sort

जब किसी सूची को इंडेक्स वैल्यू डिक्शनरी में बदलने की आवश्यकता होती है, तो एन्यूमरेट और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [32, 0, 11, 99, 223, 51, 67, 28, 12, 94, 89] print("The list is :") print(my_list) my_list.sort(reverse=True)

जब यह जांचने की आवश्यकता होती है कि क्या तत्वों का सूचकांक सूची में तत्वों के बराबर है, एक साधारण पुनरावृत्ति और गणना विशेषता का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list_1 = [12, 62, 19, 79, 58, 0, 99] my_list_2 = [12, 74, 19, 54, 58, 0, 11] print("The first list is :&q

जब दो शब्दकोश मूल्यवान सूचियों को क्रॉस-मैप करने की आवश्यकता होती है, तो सेटडिफॉल्ट और विस्तार विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_dict_1 = {"Python" : [4, 7], "Fun" : [8, 6]} my_dict_2 = {6 : [5, 7], 8 : [3, 6], 7 : [9, 8]} print("The fir

अलग-अलग लंबाई के डेटाफ़्रेम को मर्ज करने के लिए, हमें मर्ज () विधि का उपयोग करने की आवश्यकता है। मान लें कि निम्नलिखित हमारा पहला डेटाफ़्रेम है जिसकी लंबाई 4 है - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Jag

जब किसी सूची के उपसर्ग भाग को प्रतिस्थापित करने की आवश्यकता होती है, तो लेन विधि और : ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list_1 = [15, 44, 82] my_list_2 = [29, 77, 19, 44, 26, 18] print("The first list is : " ) print(my_list_1) print("The second li

जब स्ट्रिंग के संख्यात्मक भाग के आधार पर स्ट्रिंग्स की दी गई सूची को सॉर्ट करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो परिणाम प्रदर्शित करने के लिए नियमित अभिव्यक्तियों, मानचित्र विधि और सूची विधि का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - import re print("The regula

पंडों के डेटाफ्रेम को समूहीकृत करने के लिए, हम ग्रुपबाय () का उपयोग करते हैं। समूहीकृत डेटाफ़्रेम को अवरोही क्रम में सॉर्ट करने के लिए, सॉर्ट_वैल्यू () का उपयोग करें। डेटाफ़्रेम आकार प्राप्त करने के लिए आकार () विधि का उपयोग किया जाता है। अवरोही क्रम क्रम के लिए, निम्नलिखित का उपयोग sort_values() म

जब स्ट्रिंग की सूची से सबस्ट्रिंग की सभी घटनाओं को लाने की आवश्यकता होती है, तो एक सूची समझ और स्टार्टविथ विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_string = "Python learn code test fun amazing object oriented" sub_string = "object" print("The stri