मान लें कि आपके पास दो डेटाफ़्रेम हैं और क्रॉस-टैब्यूलेशन का परिणाम है, Age  12 13 14 Mark 80 90 85 Id 1    1  0  0 2    0  1  0 3    1  0  0 4    0  1  0 5    0  0  1 समाधान इसे हल करने के लिए,

मान लें, आपके पास एक डेटाफ़्रेम है और अक्ष का नाम बदलने का परिणाम है, Rename index: index    Id    Age    Mark    0    1.0    12.0   80.0    1    2.0    12.0   90.0    2    3.0 &nb

समाधान इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - डेटाफ़्रेम परिभाषित करें विधि के अंदर df.interpolate funtion लागू करें =रैखिक, सीमा_दिशा =आगे और NaN सीमा भरें =2 df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2 उदाहरण import pandas as p

मान लें, आपके पास एक डेटाफ़्रेम है और समायोजित और गैर-समायोजित EWM के परिणाम हैं - समायोजित ewm:Id आयु0 1.000000 12.0000001 1.750000 12.7500002 2.615385 12.2307693 2.615385 13.4250004 4.670213 14.479339गैर समायोजित ewm:Id आयु0 1.000000 12.0000001 1.666667 12.666696672 2.555556 12.221362223

मान लें, आपके पास एक डेटाफ़्रेम है और टुपल्स की सूची के साथ ऑर्डर डिक्ट का परिणाम है - OrderedDict([('Index', 0), ('Name', 'Raj'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 80)]) OrderedDict([('Index', 1), ('Name', 'Ravi

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और सी और एफ क्रम में रिकॉर्ड को समतल करने का परिणाम है, flat c_order:    [10 12 25 13 3 12 11 14 24 15 6 14] flat F_order:    [10 25 3 11 24 6 12 13 12 14 15 14] समाधान इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - डेटाफ़्रेम परिभाष

मान लें, आपके पास दिनांकों की दिनांक_श्रेणी है और कुल व्यावसायिक दिनों का परिणाम है, Dates are: DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06',                '2020-01-07', '2020-01-08', &#

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और लापता मान कॉलम की न्यूनतम संख्या है, DataFrame is:    Id    Salary     Age 0 1.0    20000.0   22.0 1 2.0    NaN       23.0 2 3.0    50000.0   NaN 3 NaN    40000.0  

मान लें, आपके पास एक डेटाफ़्रेम है और प्रत्येक कॉलम में दूसरे निम्नतम मान का परिणाम है, Id       2 Salary 30000 Age    23 इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - समाधान डेटाफ़्रेम परिभाषित करें लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाने के अंदर df.apply () फ़ंक्शन सेट क

प्रत्येक पंक्ति के न्यूनतम द्वारा अधिकतम डेटाफ़्रेम उत्पन्न करने का परिणाम है 0    43.000000 1    1.911111 2    2.405405 3    20.000000 4    7.727273 5    6.333333 इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - समाधान 1 1 से

मान लीजिए, आपके पास दी गई श्रृंखला से पहले और अंतिम तीन दिनों के लिए समय श्रृंखला और परिणाम है, first three days: 2020-01-01    Chennai 2020-01-03    Delhi Freq: 2D, dtype: object last three days: 2020-01-07    Pune 2020-01-09    Kolkata Freq: 2D, dtype: objec

स्ट्रिंग को सीमांकक से विभाजित करने और इस रूप में श्रृंखला में बदलने का परिणाम, 0    apple 1    orange 2    mango 3    kiwi इसे हल करने के लिए, हम निम्नलिखित दृष्टिकोण का पालन करेंगे - समाधान 1 एक फ़ंक्शन को परिभाषित करें split_str() जो दो तर्क स्ट्रिंग औ

प्रशिक्षण परिणामों को मैटप्लोटलिब लाइब्रेरी की मदद से पायथन का उपयोग करके टेंसरफ्लो के साथ देखा जा सकता है। कंसोल पर डेटा को प्लॉट करने के लिए प्लॉट पद्धति का उपयोग किया जाता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रम

अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा जोड़कर ओवरफिटिंग को कम करने के लिए ऑगमेंटेशन का उपयोग किया जा सकता है। यह एक अनुक्रमिक मॉडल बनाकर किया जाता है जो रैंडमफ्लिप परत का उपयोग करता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रमिक एपीआई

मान लें, आपके पास श्रृंखला में प्रत्येक तत्व से सबस्ट्रिंग को स्लाइस करने के लिए एक श्रृंखला और परिणाम है, 0    Ap 1    Oa 2    Mn 3    Kw इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए तरीकों का पालन करेंगे - समाधान 1 एक श्रृंखला परिभाषित करें श्रृंखला से सबस्ट्र

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और विंडो आकार 3 की गणना करने का परिणाम है, Average of rolling window is:    Id Age  Mark 0 NaN NaN  NaN 1 1.5 12.0 85.0 2 2.5 13.0 80.0 3 3.5 13.5 82.5 4 4.5 31.5 90.0 5 5.5 60.0 87.5 इसे हल करने के लिए, हम निम्नलिखित दृष्टिकोण का पालन करेंगे - सम

मान लें, आपके पास एक श्रृंखला है और क्रमबद्ध विशिष्ट मानों के साथ संख्यात्मक सूचकांक हैं - Sorted distict values - numeric array index [2 3 0 3 2 1 4] ['apple' 'kiwi' 'mango' 'orange' 'pomegranate'] इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - सम

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम में डेटाटाइम कॉलम है और दिनांक और समय को अलग करने का परिणाम है,    datetime    date          time 0 2020-01-01 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 1 2020-01-02 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 2 2020-01-03 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 3

मान लें, आपके पास एक समय श्रृंखला है और एशियाई समय क्षेत्र को स्थानीयकृत करने के लिए परिणाम है, Index is: DatetimeIndex(['2020-01-05 00:30:00+05:30', '2020-01-12 00:30:00+05:30',                '2020-01-19 00:30:00+05:30', '2020-01-

पैलिंड्रोम नामों को प्रिंट करने के परिणाम हैं - Palindrome names are:    Id   Name 0   1   bob 2   3   hannah इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए तरीकों का पालन करेंगे - समाधान 1 डेटाफ़्रेम परिभाषित करें i चर का उपयोग करके df[Name] कॉलम से सभी मानों तक पहुंचन