परिचय जब पूर्णांक मैट्रिक्स को स्ट्रिंग मैट्रिक्स में बदलना हो, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [[14, 25, 17], [40, 28, 13], [59, 44, 66], [29, 33, 16]] print(The list is :) print(my_list) my_result = [[str(element) for element in index] for index in my_list] print(

परिचय जब मैट्रिक्स को डिक्शनरी से मैप करना हो, तो सरल पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [[2, 4, 3], [4, 1, 3], [2, 1, 3, 4]] print(The list :) print(my_list) map_dict = {2: Python, 1: fun, 3: to, 4: learn} my_result = [] for index in my_list: temp = [] for element in in

परिचय जब मानों का योग K से अधिक वाले डिक्शनरी निकालने हों, तो सरल पुनरावृत्ति और if शर्त का उपयोग किया जाता है। उदाहरण K: my_result.append(index) print(The result is :) print(my_result) आउटपुट The list : [{Python: 14, is: 18, fun: 19}, {Python: 12, is: 4, fun: 16}, {Python: 13, is: 17,

परिचय जब स्ट्रिंग सूची में मैप करने वाले वर्ण इंडेक्स खोजने हों, तो सरल पुनरावृत्ति, लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और add मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण from collections import defaultdict my_list = [p y t h o n, i s, f u n, t o, l e a r n] print(The list is :) print(my_list) my_result = defaultdict(s

परिचय जब उन पंक्तियों को फ़िल्टर करना हो जिनके तत्व K के गुणक हों, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और मॉड्यूलस ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [[15, 10, 25], [14, 28, 23], [120, 55], [55, 30, 203]] print(The list is :) print(my_list) K = 5 print(The value of K is ) print(K) my_result = [in

परिचय जब उन टपल्स को फ़िल्टर करना हो जिनमें स्ट्रिंग्स में विशिष्ट वर्ण हों, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और all ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [(pyt, best), (pyt, good), (fest, pyt)] print(The list is :) print(my_list) char_string = pyestb my_result = [index for index in my_list if all

परिचय जब सूची से लगातार समान तत्वों की रेंज निकालनी हो, तो सरल पुनरावृत्ति और append मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [12, 23, 23, 23, 48, 48, 36, 17, 17] print(The list is : ) print(my_list) my_result = [] index = 0 while index < (len(my_list)): start_position = index val = m

परिचय जब अंक वाले स्ट्रिंग्स को निकालना हो, तो लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और isdigit मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_string = python is 12 fun 2 learn print(The string is : ) print(my_string) my_result = [int(i) for i in my_string.split() if i.isdigit()] print(The numbers list is :) print(my_resul

परिचय जब मैट्रिक्स को None आवृत्ति के अनुसार सॉर्ट करना हो, तो एक मेथड परिभाषित की जाती है जो एक पैरामीटर लेती है और लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन, not ऑपरेटर और len मेथड का उपयोग करके परिणाम निर्धारित करती है। उदाहरण def get_None_freq(row): return len([element for element in row if not element]) my_li

परिचय जब सूची को अंतिम वर्ण के अनुसार सॉर्ट करना हो, तो एक मेथड परिभाषित की जाती है जो परिणाम लौटाने के लिए नेगेटिव इंडेक्सिंग का उपयोग करती है। उदाहरण def get_rear_position(element): return element[-1] my_list = [python, is, fun, to, learn] print(The list is : ) print(my_list) my_list.sort(

परिचय जब टपल की सूची में अद्वितीय मानों की गिनती प्राप्त करनी हो, तो defaultdict, set ऑपरेटर और append मेथड का उपयोग किया जाता है। उदाहरण from collections import defaultdict my_list = [(12, 32), (12, 21), (21, 32), (89, 21), (71, 21), (89, 11), (99, 10), (8, 23), (10, 23)] print(The list is :) pr

परिचय जब सूची में घटते बिंदु को खोजना हो, तो सरल पुनरावृत्ति और break स्टेटमेंट का उपयोग किया जाता है। उदाहरण my_list = [21, 62, 53, 94, 55, 66, 18, 1, 0] print(The list is :) print(my_list) my_result = -1 for index in range(0, len(my_list) - 1): if my_list[index + 1] < my_list[index]:

परिचय जब स्ट्रिंग शॉर्टहैंड का उपयोग करके शब्दों की आवृत्ति खोजनी हो, तो डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण my_str = Hi there Will, how are you Will, Will you say Hi to me print(The string is : ) print(my_str) my_result = {key: my_str.count(key) for key in my_str.split()} pri

परिचय मल्टीइंडेक्स डेटा फ्रेम एक से अधिक इंडेक्स वाला डेटा फ्रेम होता है। मान लें कि डेस्कटॉप पर निम्नलिखित CSV स्टोर है: चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पैंडास लाइब्रेरी आयात करें और CSV फाइल पढ़ें import pandas as pd df = pd.read_csv(C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv) print(df) 2. डेटाफ्रेम के Car औ

परिचय जब किसी स्ट्रिंग में सबसे अधिक बार आने वाले वर्ण को खोजना हो, तो एक खाली डिक्शनरी बनाई जाती है, और स्ट्रिंग में तत्वों पर पुनरावृत्ति की जाती है। जब कोई वर्ण डिक्शनरी में मिलता है, तो उसे बढ़ाया जाता है, अन्यथा इसे 1 निर्दिष्ट किया जाता है। डिक्शनरी में मानों का अधिकतम मान खोजा जाता है और एक

परिचय दूसरे डेटाफ्रेम से कॉलम जोड़ने के लिए insert() मेथड का उपयोग किया जाता है। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पहला डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame1 = pd.DataFrame({ Car: [Audi, Lamborghini, BMW, Lexus], Place: [US, UK, India, Australia], Units: [200, 500, 800, 1000] }) 2.

परिचय आइटमसेट की आवृत्ति गिनने के लिए Series.value_counts() मेथड का उपयोग करें। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFrame = pd.DataFrame({ Car: [BMW, Mercedes, Lamborghini, Audi, Mercedes, Porsche, Lamborghini, BMW], Place: [Delhi, Hyderabad, Chandigarh, Bang

परिचय फोल्डर में सभी एक्सेल फाइलों को मर्ज करने के लिए, Glob मॉड्यूल और append() मेथड का उपयोग करें। उदाहरण फाइलें मान लें कि डेस्कटॉप पर निम्नलिखित एक्सेल फाइलें हैं: Sales1.xlsx Sales2.xlsx नोट - आपको openpyxl और xlrd पैकेज इंस्टॉल करने की आवश्यकता हो सकती है। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. पथ स

परिचय गायब तिथियों की जांच करने के लिए, सबसे पहले डिक्शनरी ऑफ लिस्ट सेट करें जिसमें तिथि रिकॉर्ड हों यानी हमारे उदाहरण में खरीद की तिथि। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. डिक्शनरी ऑफ लिस्ट सेट करें import pandas as pd d = {Car: [BMW, Lexus, Audi, Mercedes, Jaguar, Bentley], Date_of_purchase: [2020-1

परिचय हम groupby का उपयोग करके पैंडास डेटाफ्रेम को ग्रुप करेंगे। ग्रुपर फ़ंक्शन का उपयोग करके कॉलम का चयन करें। हम महीने-वार ग्रुप करेंगे और कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए मासिक पंजीकरण मूल्य का योग निकालेंगे। चरण-दर-चरण कार्यान्वयन 1. तीन कॉलम वाला पैंडास डेटाफ्रेम बनाएं import pandas as pd dataFram