परिचय आइए देखें कि नकारात्मक और सकारात्मक मानों का योग कैसे निकाला जाए। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. सकारात्मक और नकारात्मक मानों वाला डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame = pd.DataFrame({ Place: [Chicago, Denver, Atlanta, Chicago, Dallas, Denver, Dallas, Atlanta], Temperature: [-2,

परिचय मल्टीइंडेक्स डेटाफ्रेम से विशिष्ट पंक्तियों को हटाने के लिए drop() मेथड का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. मल्टी-इंडेक्स ऐरे बनाएं import numpy as np arr = [np.array([car, car, car, bike, bike, bike, truck, truck, truck]), np.array([valueA, valueB, valueC, valueA, valueB, value

परिचय हम नकारात्मक मानों को नवीनतम पूर्ववर्ती सकारात्मक मान से बदलना चाहते हैं। यदि कोई सकारात्मक पूर्ववर्ती मान नहीं है, तो मान को 0 पर अपडेट किया जाना चाहिए। इनपुट DataFrame: One two 0 -2 -3 1 4 -7 2 6 5 3 0 -9 आउटपुट One two 0 0 0 1 7 0 2 4 2 3 0

परिचय एक डेटाफ्रेम के मान को दूसरे डेटाफ्रेम के मान से बदलने के लिए, पैंडास में replace() मेथड का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पहला डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame1 = pd.DataFrame({Car: [Audi, Lamborghini], Place: [US, UK], Units: [200, 500]}) 2. दूसरा डेटाफ्रेम बनाएं data

परिचय हम groupby() का उपयोग करके पैंडास डेटाफ्रेम को ग्रुप करेंगे। ग्रुपर फ़ंक्शन का उपयोग करके कॉलम का चयन करें। हम दिन-वार ग्रुप करेंगे और कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए दिन अंतराल के साथ पंजीकरण मूल्य का योग निकालेंगे। ग्रुपबाय() ग्रुपर मेथड में आवृत्ति को दिनों के अंतराल के रूप में सेट करें, इसका म

परिचय डेटाफ्रेम के इंडेक्स को मल्टीइंडेक्स के रूप में प्रदर्शित करने के लिए dataframe.index() का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. सूचियों का डिक्शनरी बनाएं d = { Car: [BMW, Lexus, Audi, Mercedes, Jaguar, Bentley], Date_of_purchase: [2020-10-10, 2020-10-12, 2020-10-17, 2020-10-16, 202

परिचय पैंडास डेटाफ्रेम में कॉलम ग्रुप करने के लिए groupby() का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पैंडास डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame = pd.DataFrame({ Car: [Audi, Lexus, Audi, Mercedes, Audi, Lexus, Mercedes, Lexus, Mercedes], Reg_Price: [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1

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

परिचय जब टपल्स की सूची में क्रॉस पेयरिंग करना हो, तो zip मेथड, लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और == ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list_1 = [(Hi, Will), (Jack, Python), (Bill, Mills), (goodwill, Jill)] my_list_2 = [(Hi, Band), (Jack, width), (Bill, cool), (a, b)] print(The first list is : ) print(my

परिचय जब त्रि-आयामी मैट्रिक्स को कोऑर्डिनेट सूची में बदलना हो, तो zip मेथड और लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list_1 = [[[He, Wi], [llo, ll]], [[Pyt, i], [hon, sFun]], [[Ho, g], [pe, ood]]] print(The list is : ) print(my_list_1) my_list_1.sort() print(The list after sorting is

परिचय जब टपल्स की सूची से अद्वितीय मान वाले टपल्स को फ़िल्टर करना हो, तो list और set मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण 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) my_list.sort() print(The list after sorting is :) pri

परिचय जब लगातार टपल्स को विस्तारित करना हो, तो सरल पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण 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(reverse=True) print(The list after sorting in reverse is :)

परिचय जब सूची को इंडेक्स-मान डिक्शनरी में बदलना हो, तो enumerate और सरल पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण 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) print(The sorted list is ) print(my_list) index, value = index, va

परिचय जब जांचना हो कि तत्वों का इंडेक्स सूची में तत्वों के बराबर है या नहीं, तो सरल पुनरावृत्ति और enumerate एट्रिब्यूट का उपयोग किया जाता है। उदाहरण 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 :) print(my_list_1) print(The second list is

परिचय जब दो डिक्शनरी मान सूचियों को क्रॉस-मैप करना हो, तो setdefault और extend मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_dict_1 = {Python: [4, 7], Fun: [8, 6]} my_dict_2 = {6: [5, 7], 8: [3, 6], 7: [9, 8]} print(The first dictionary is : ) print(my_dict_1) print(The second dictionary is : ) print(my_d

परिचय अलग-अलग लंबाई के डेटाफ्रेम को मर्ज करने के लिए merge() मेथड का उपयोग करना होता है। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पहला डेटाफ्रेम (लंबाई 4) import pandas as pd dataFrame1 = pd.DataFrame({ Car: [BMW, Lexus, Audi, Jaguar] }) print(DataFrame1 ...\n, dataFrame1) print(DataFrame1 length = , len(da

परिचय जब सूची के प्रीफिक्स भाग को प्रतिस्थापित करना हो, तो len मेथड और : ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण 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 list is : ) print(my_list_2) print(The first list after sorting

परिचय जब स्ट्रिंग के संख्यात्मक भाग के आधार पर स्ट्रिंग्स की दी गई सूची को सॉर्ट करना हो, तो एक मेथड परिभाषित की जाती है जो नियमित अभिव्यक्ति, map मेथड और list मेथड का उपयोग करके परिणाम प्रदर्शित करती है। उदाहरण import re print(The regular expression package has been imported successfully.) def my

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

परिचय जब स्ट्रिंग्स की सूची से सबस्ट्रिंग की सभी घटनाओं को प्राप्त करना हो, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और startswith मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_string = Python learn code test fun amazing object oriented sub_string = object print(The string is : ) print(my_string) print(The sub-string is :