इस लेख में, हम पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में इन्क्रीमेंट और डिक्रीमेंट ऑपरेटर के बारे में सीखेंगे। अन्य भाषाओं में हमारे पास प्री और पोस्ट इन्क्रीमेंट और डिक्रीमेंट (++ --) ऑपरेटर होते हैं। पायथन में ऐसा कोई ऑपरेटर नहीं है। लेकिन हम इन ऑपरेटरों को नीचे चर्चा किए गए उदाहरण के रूप में लागू कर स

इस लेख में, हम सीखेंगे कि पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में दो-आयामी सूची का उपयोग करके मैट्रिक्स को कैसे आरंभ किया जा सकता है। आइए मैट्रिक्स को आरंभ करने के सहज तरीके को देखें जो केवल पायथन भाषा प्रदान करती है। यहाँ हम सूची समझ का लाभ उठाते हैं। हम आंतरिक सूची को आरंभ करते हैं और फिर सूची समझ का

आंकड़ों में, आवृत्ति शब्द दिए गए डेटा नमूने में किसी मान की घटनाओं की संख्या को दर्शाता है। गणितीय और वैज्ञानिक विश्लेषण के लिए बने सॉफ़्टवेयर के रूप में, पैंडास के पास दिए गए नमूने से आवृत्ति की गणना करने के लिए कई अंतर्निहित विधियाँ हैं। निरपेक्ष आवृत्ति यह केवल आवृत्ति के समान है जहां डेटा तत्व

इस लेख में, हम पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में उपलब्ध कुछ इनप्लेस ऑपरेटरों के बारे में सीखेंगे। पायथन operator मॉड्यूल की मदद से एक ही स्टेटमेंट में असाइनमेंट और गणना एक साथ करके इनप्लेस ऑपरेशन करने के तरीके प्रदान करता है। यहाँ हम iadd(), isub() और iconcat() फ़ंक्शन पर चर्चा करेंगे। iadd() यह

इस लेख में, हम पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में उपलब्ध कुछ इनप्लेस ऑपरेटरों के बारे में सीखेंगे। पायथन operator मॉड्यूल की मदद से एक ही स्टेटमेंट में असाइनमेंट और गणना एक साथ करके इनप्लेस ऑपरेशन करने के तरीके प्रदान करता है। यहाँ हम ixor(), iand(), ipow() फ़ंक्शन पर चर्चा करेंगे। ixor() यह फ़ंक

पैंडास में DataFrame एक दो-आयामी डेटा संरचना है, यानी डेटा पंक्तियों और कॉलम में सारणीबद्ध तरीके से संरेखित होता है। हम सूची, डिक्ट, सीरीज़ और अन्य DataFrame का उपयोग करके DataFrame बना सकते हैं। लेकिन जब हम पहले से बने DataFrame में एक नई पंक्ति जोड़ना चाहते हैं, तो यह append जैसे अंतर्निहित विधि

इस लेख में, हम लैम्ब्डा एक्सप्रेशन और filter फ़ंक्शन की मदद से पायथन में दो सरणियों के इंटरसेक्शन के बारे में सीखेंगे। समस्या यह है कि हमें दो सरणियाँ दी गई हैं, हमें उन दोनों में सामान्य तत्व ढूंढने हैं। एल्गोरिदम 1. दो तर्कों के साथ एक इंटरसेक्शन फ़ंक्शन घोषित करना। 2. अब हम filter फ़ंक्शन की म

append() और extend() फ़ंक्शन का उपयोग पायथन सूची के साथ इसके तत्वों की संख्या बढ़ाने के लिए किया जाता है। लेकिन दोनों का व्यवहार अलग होता है जैसा कि नीचे दिखाया गया है। append() सिंटैक्स: list_name.append(value) यह केवल एक तर्क लेता है। यह फ़ंक्शन आने वाले तत्व को सूची के अंत में एक नए तत्व के रू

इस लेख में, हम intersection() फ़ंक्शन के बारे में सीखेंगे जिसे किसी भी दिए गए सेट पर किया जा सकता है। गणित के अनुसार, intersection का अर्थ दो सेट्स से सामान्य तत्वों को ढूंढना है। सिंटैक्स .intersection( ...) वापसी मान तर्क के रूप में पास किए गए सेट्स में सामान्य तत्व। उदाहरण set_1 = {t,u,t,o

प्रत्येक पंक्ति पर लैम्ब्डा फ़ंक्शन लागू करके उदाहरण import pandas as pd df = pd.DataFrame([(10, 3, 13), (0, 42, 11), (26, 52, 1)], columns=list(xyz)) print(मौजूदा मैट्रिक्स) print(df) NewMatrix = df.apply(lambda a: a + 10, axis=1) print(संशोधित मैट्रिक्स) print(NewMatrix) आउटपुट मौजूदा मैट्रिक्स

इस लेख में, हम पायथन में intersection_update() के बारे में सीखेंगे जिससे n सरणियों में सामान्य तत्वों का पता लगाया जा सके। समस्या यह है कि हमें सूचियों वाली एक सरणी दी गई है, दी गई सरणियों में सभी सामान्य तत्व ढूंढें? एल्गोरिदम 1. res को सरणी के अंदर पहली सूची से आरंभ करें 2. सूचियों वाली सरणी के

उदाहरण import pandas as pd # एक डेटाफ्रेम df = pd.DataFrame({Day: [mon, tue, wed, thu, fri], Subject: [Math, english, science, music, games]}) df[Day] = df[Day].str.upper() print(df) आउटपुट Day Subject 0 MON Math 1 TUE english 2 WED science 3 THU music 4

इस लेख में, हम सीखेंगे कि set() डेटा प्रकार पर isdisjoint() फ़ंक्शन को कैसे लागू किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन जाँचता है कि तर्क के रूप में पास किए गए सेट्स में कोई सामान्य तत्व है या नहीं। यदि कोई तत्व मिलता है तो False लौटाया जाता है और अन्यथा True। isdisjoint() फ़ंक्शन सेट इनपुट के अलावा सूची, टप

इस लेख में, हम पायथन स्टैंडर्ड लाइब्रेरी में उपलब्ध issubset() फ़ंक्शन के कार्यान्वयन और उपयोग सीखेंगे। issubset() विधि बूलियन True लौटाती है जब एक सेट के सभी तत्व दूसरे सेट (तर्क के रूप में पास किए गए) में मौजूद होते हैं, अन्यथा यह बूलियन False लौटाती है। नीचे दिए गए चित्र में B, A का सबसेट है।

ASCII, American Standard Code for Information Interchange का संक्षिप्त रूप है। यह एक वर्ण एन्कोडिंग मानक है। उदाहरण के लिए अंग्रेजी वर्णमाला A का ASCII मान 65 है। पायथन किसी ऑब्जेक्ट का प्रिंट करने योग्य प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए यह फ़ंक्शन प्रदान करता है। यह एक पैरामीटर लेता है जो एक ऑब्जेक

इस लेख में, हम पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में isupper(), islower(), upper(), lower() फ़ंक्शन के बारे में सीखेंगे। ये वे फ़ंक्शन हैं जिनका उपयोग स्ट्रिंग्स और संबंधित प्रकारों पर किया जा सकता है। वे पायथन स्टैंडर्ड लाइब्रेरी में शामिल हैं। सभी फ़ंक्शन कोई तर्क स्वीकार नहीं करते हैं। isupper()

कभी-कभी हमें सूची के तत्वों को पीछे के क्रम में पार करने की आवश्यकता होती है। इसे प्राप्त करने के लिए हमें अंतिम तत्व को पहले पढ़ना होता है और फिर अंतिम से पहले वाले को और इसी तरह इंडेक्स 0 पर तत्व तक। विभिन्न पायथन प्रोग्रामिंग सुविधाओं का उपयोग इसे प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। range(N, -

इस लेख में, हम पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में डिक्शनरी के पुनरावृति/ट्रैवर्सल के बारे में सीखेंगे। एक डिक्शनरी कुंजी-मान जोड़े का एक अनऑर्डर्ड अनुक्रम है। इंडेक्स किसी भी अपरिवर्तनीय प्रकार के हो सकते हैं और उन्हें कुंजी कहा जाता है। यह भी कर्ली ब्रेसेस के भीतर निर्दिष्ट होता है। विधि 1 - सीध

bin() फ़ंक्शन दशमलव को बाइनरी में बदलता है। आप परिवर्तित किए जाने वाले पैरामीटर के रूप में धनात्मक या ऋणात्मक पूर्णांक का उपयोग कर सकते हैं। सिंटैक्स नीचे फ़ंक्शन का सिंटैक्स दिया गया है। bin(n) पैरामीटर्स: परिवर्तित करने के लिए एक पूर्णांक वापसी मान: एक पूर्णांक या int ऑब्जेक्ट का बाइनरी स्ट्रिंग

इस लेख में, हम पायथन 3.x (या पूर्व संस्करणों) में सूची पर पुनरावृति/ट्रैवर्सल के बारे में सीखेंगे। एक सूची तत्वों का एक क्रमबद्ध अनुक्रम है। यह एक नॉन-स्केलर डेटा संरचना है और परिवर्तनीय प्रकृति की है। एक सूची में विशिष्ट डेटा प्रकार हो सकते हैं, इसके विपरीत सरणियाँ समान डेटा प्रकार से संबंधित तत्