जब एक पूर्णांक मैट्रिक्स को एक स्ट्रिंग मैट्रिक्स में बदलने की आवश्यकता होती है, तो एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - 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)

जब मैट्रिक्स को शब्दकोश में मैप करने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - 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 : &qu

जब K से अधिक मानों वाले शब्दकोशों को निकालने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और if स्थिति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [{"Python" : 14, "is" : 18, "fun" : 19},{"Python" : 12, "is": 4, "fun&q

जब एक स्ट्रिंग सूची में मैप करने वाले वर्ण सूचकांकों को खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति, सूची समझ और जोड़ें विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - from collections import defaultdict my_list = ['p y t h o n', 'i s', 'f u n', '

जब K के गुणज वाले तत्वों के साथ पंक्तियों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो एक सूची समझ और मापांक ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [[15, 10, 25], [14, 28, 23], [120, 55], [55, 30, 203]] print("The list is :") print(my_list) K = 5 print(&q

जब विशिष्ट वर्णों वाले टुपल्स को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो एक सूची समझ और ऑल ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [('pyt', 'best'), ('pyt', 'good'), ('fest', 'pyt')] print("The list is :") p

जब सूची से लगातार समान तत्वों की श्रेणी निकालने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और संलग्न विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - my_list = [12, 23, 23, 23, 48, 48, 36, 17, 17] print("The list is : ") print(my_list) my_result = [] index = 0 while i

जब किसी अंक के साथ स्ट्रिंग निकालने की आवश्यकता होती है, तो एक सूची समझ और isdigit पद्धति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - 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()

जब किसी मैट्रिक्स को कोई नहीं फ़्रीक्वेंसी द्वारा सॉर्ट करना आवश्यक होता है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो एक पैरामीटर लेती है और परिणाम निर्धारित करने के लिए सूची समझ, नहीं ऑपरेटर और लेन विधि का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - def get_None_freq(row):    return len(

जब सूची को पिछले वर्ण के आधार पर क्रमबद्ध करना आवश्यक होता है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो परिणाम वापस करने के लिए नकारात्मक अनुक्रमण का उपयोग करती है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - def get_rear_position(element):    return element[-1] my_list = ['python', 'is'

जब टपल की सूची में अद्वितीय मानों की गिनती प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, तो डिफॉल्टडिक्ट, सेट ऑपरेटर और एपेंड विधि का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - from collections import defaultdict my_list = [(12, 32), (12, 21), (21, 32), (89, 21), (71, 21), (89, 11), (99, 10), (8,

जब किसी सूची में घटते बिंदु को खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और ब्रेक कथन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - 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)

जब स्ट्रिंग शॉर्टहैंड का उपयोग करके शब्दों की आवृत्ति को खोजने की आवश्यकता होती है, तो डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_str = 'Hi there Will, how are you Will, Will you say Hi to me' print("The string is : " ) print(my_str) my_r

मल्टीइंडेक्स डेटा फ़्रेम एक डेटा फ़्रेम है जिसमें एक से अधिक इंडेक्स होते हैं। मान लें कि डेस्कटॉप पर संग्रहीत हमारा सीएसवी निम्नलिखित है - सबसे पहले, पांडा पुस्तकालय को आयात करें और उपरोक्त सीएसवी फ़ाइल को पढ़ें - pddf के रूप में पांडा आयात करें =pd.read_csv(C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv) प्र

जब किसी स्ट्रिंग में सबसे अधिक बार आने वाले वर्ण को खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक खाली शब्दकोश बनाया जाता है, और स्ट्रिंग में तत्वों को फिर से चालू किया जाता है। जब डिक्शनरी में कोई कैरेक्टर मिलता है, तो वह इंक्रीमेंट होता है, अन्यथा उसे 1 को असाइन किया जाता है। डिक्शनरी में अधिकतम मान पाए जाते ह

किसी अन्य डेटाफ़्रेम से कॉलम जोड़ने के लिए इन्सर्ट () विधि का उपयोग किया जाता है। सबसे पहले, आइए हम अपना पहला डेटाफ़्रेम बनाएं - dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi","Lamborghini", "BMW", "Lexus"],    "Place": ["US"

आइटमसेट की आवृत्ति गिनने के लिए Series.value_counts() विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं - # Create DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porsche', 'Lamborgh

एक फ़ोल्डर में सभी एक्सेल फाइलों को मर्ज करने के लिए, ग्लोब मॉड्यूल और एपेंड () विधि का उपयोग करें। मान लें कि डेस्कटॉप पर हमारी एक्सेल फाइलें निम्नलिखित हैं - बिक्री1.xlsx बिक्री2.xlsx नोट - आपको openpyxl और xlrd संकुल को संस्थापित करने की आवश्यकता हो सकती है। सबसे पहले, वह पथ सेट करें ज

छूटी हुई तारीखों की जाँच करने के लिए, सबसे पहले, हम सूची का एक शब्दकोश सेट करते हैं, जिसमें तारीख के रिकॉर्ड होते हैं, यानी हमारे उदाहरण में खरीद की तारीख - # dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley&#

हम ग्रुपबाय . का उपयोग करके पांडा डेटाफ़्रेम को समूहीकृत 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 महीने-वार समूहबद्ध करेंगे और मासिक पंजीकरण मूल्य की गणना करेंगे। सबसे पहले, मान लें कि तीन स्तंभों के साथ हमा