इनपुट - मान लें, हमारे पास एक डेटाफ़्रेम है और पदनाम के आधार पर रिकॉर्ड्स का समूह है - Designation architect    1 programmer   2 scientist    2 समाधान इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए तरीकों का पालन करेंगे। डेटाफ़्रेम परिभाषित करें पदनाम कॉलम के लिए ग्रुपबाय विधि ल

इनपुट - मान लें कि आपके पास एक श्रृंखला और डिफ़ॉल्ट फ्लोट क्वांटाइल है value is 3.0 समाधान इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - एक श्रृंखला परिभाषित करें श्रृंखला के लिए मात्रात्मक डिफ़ॉल्ट मान .5 असाइन करें और परिणाम की गणना करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है, data.q

इनपुट - मान लें कि आपके पास डेटाफ़्रेम है, और पहले कॉलम को स्थानांतरित करने और लापता मानों को भरने का परिणाम है,  one two three 0 1   10 100 1 2   20 200 2 3   30 300 enter the value 15  one two three 0 15  1   10 1 15  2   20 2 15  3   30 समाध

इनपुट - मान लें कि आपके पास डेटाफ़्रेम है, और अनुक्रमणिका और स्तंभों के स्थानान्तरण का परिणाम है, Transposed DataFrame is   0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 समाधान 1 डेटाफ़्रेम परिभाषित करें द्वि-आयामी सूची डेटा में प्रत्येक तत्व को पुनरावृत्त करने के लिए नेस्टेड सूची समझ सेट करें और इसे परिणाम में

मान लें कि आपके पास बूलियन संचालन के लिए एक श्रृंखला और परिणाम है, And operation is: 0    True 1    True 2    False dtype: bool Or operation is: 0    True 1    True 2    True dtype: bool Xor operation is: 0    False 1   &nb

मान लें कि आपके पास छात्र रिकॉर्ड के साथ एक sqlite3 डेटाबेस है और सभी डेटा पढ़ने का परिणाम है,   Id Name 0 1 stud1 1 2 stud2 2 3 stud3 3 4 stud4 4 5 stud5 समाधान इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - एक नया कनेक्शन परिभाषित करें। यह नीचे दिखाया गया है, con = sqlite3.co

मान लें कि आपके पास डेटाफ़्रेम है, one two three 0 12 13 5 1 10 6 4 2 16 18 20 3 11 15 58 नई पंक्ति और स्तंभ में न्यूनतम मान संग्रहीत करने का परिणाम है - Add new column to store min value  one   two  three min_value 0 12    13   5       5 1 10   &nb

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है 0 1 2 0 10 20 30 1 40 50 60 2 70 80 90 डेटाफ़्रेम के विकर्ण द्वारा 1 को प्रतिस्थापित करने का परिणाम है - 0 1 2 0 1 20 30 1 40 1 60 2 70 80 1 समाधान इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - डेटाफ़्रेम परिभाषित करें सभी पंक्तियों और स्तंभों तक

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है,  col1 col2 0 o    e 1 e    e 2 i    u 3 e    o 4 i    i 5 u    o 6 e    a 7 u    o 8 a    u 9 e    a मिलान किए गए अनुक्रमणिका और गणना का परिणाम है, index is &nbs

मान लें, आपके पास दो डेटाफ़्रेम हैं, first dataframe is  id country 0 1 India 1 2 UK 2 3 US 3 4 China second dataframe is  id City 0 1 Chennai 1 11 Cambridge 2 22 Chicago 3 4 Chengdu और उसी कॉलम के आधार पर विलय का परिणाम है, Merging data based on same column - id  id    c

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है, DataFrame is:  id mark age 0 1 70   12 1 2 60   13 2 3 40   12 3 4 50   13 4 5 80   12 5 6 90   13 6 7 60   12 और, किसी भी यादृच्छिक विषम अनुक्रमणिका पंक्ति को चुनने का परिणाम है, Random odd index row is:  id    

मान लें, आपके पास निम्न श्रृंखला है, Series is: 0    1 1    22 2    3 3    4 4    22 5    5 6    22 और सबसे अधिक दोहराए जाने वाले तत्व का परिणाम है, Repeated element is: 22 समाधान इसे हल करने के लिए, हम निम्नलिखित दृष्टिकोण का प

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है,  one  two three 0 1    2    3 1 4    5    6 और सिंगल कॉलम को हटाने का परिणाम है,  two three 0 2    3 1 5    6 एक से अधिक कॉलम के बाद हटाने का परिणाम है,  three 0 3 1 6 इसे हल करने के ल

मान लें कि आपके पास डेटाफ़्रेम और अंतिम दो पंक्तियों की अदला-बदली का परिणाम है, Before swapping   Name    Age Maths Science English 0 David   13   98      75    79 1 Adam    12   59      96    45 2 Bob   &

मान लें, आपके पास डेटाफ्रेम है, फ्लोट को int में कनवर्ट करने का परिणाम, Before conversion Name      object Age       int64 Maths     int64 Science   int64 English   int64 Result    float64 dtype: object After conversion Name    

मान लें, आपके पास एक डेटाफ़्रेम है और एक श्रृंखला में सभी डेटा को शफ़ल करने का परिणाम है, The original series is 0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 dtype: int64 The shuffled series is : 0    2 1    1 2    3 3   &nbs

मान लें कि आपके पास आर्मस्ट्रांग संख्याओं को फ़िल्टर करने के लिए एक श्रृंखला और परिणाम है, original series is 0    153 1    323 2    371 3    420 4    500 dtype: int64 Armstrong numbers are:- 0    153 2    371 dtype: int64 इसे हल

मान लें कि आपके पास अक्षरों और अंकों को अलग करने के लिए एक श्रृंखला और परिणाम है और इसे डेटाफ़्रेम में इस रूप में संग्रहीत करें, series is: 0    abx123 1    bcd25 2    cxy30 dtype: object Dataframe is    0   1 0 abx 123 1 bcd 25 2 cxy 30 है इसे हल करने क

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और डेटाफ़्रेम को कई शीट में निर्यात करने का परिणाम है, इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - समाधान एक्सेल रूपांतरण का उपयोग करने के लिए xlsxwriter मॉड्यूल आयात करें डेटाफ़्रेम परिभाषित करें और df को असाइन करें नाम एक्सेल नाम के अंदर pd

मान लें कि आपकी csv फ़ाइल में निम्न डेटा है और इसे pandas.csv के रूप में सहेजें। pandas.csv Id,Data 1,11 2,22 3,33 4,44 5,55 6,66 7,77 8,88 9,99 10,100 पिछले दो रिकॉर्ड के योग का परिणाम, Sum of last two rows: Id    9 Data 99 समाधान 1 सीएसवी फ़ाइल से संग्रहीत डेटा तक पहुंचें और इसे नी