TimeDeltaIndex ऑब्जेक्ट से प्रत्येक तत्व के नैनोसेकंड निकालने के लिए, TimedeltaIndex.nanoseconds प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd TimeDeltaIndex ऑब्जेक्ट बनाएं tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data=[10 day 5h 2 min 35s 3us 10ns, +22:39:19.999999, 2 day 4h 03:08:02.0

TimedeltaIndex के घटकों का डेटाफ्रेम प्राप्त करने के लिए, TimedeltaIndex.components प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd TimeDeltaIndex ऑब्जेक्ट बनाएं tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data=[10 day 5h 2 min 35s 3us 10ns, +22:39:19.999999, 2 day 4h 03:08:02.000045, +21:15

TimeDeltaIndex को datetime.datetime ऑब्जेक्ट्स के ऑब्जेक्ट ndarray के रूप में लौटाने के लिए, TimeDeltaIndex.to_pytimedelta() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd TimeDeltaIndex ऑब्जेक्ट बनाएं हम data पैरामीटर का उपयोग करके टाइमडेल्टा-जैसा डेटा सेट करते हैं: tdIndex = pd

मान लीजिए हमें एक बाइनरी ट्री दी गई है जिसका रूट नोड root है और एक लिंक्ड लिस्ट जिसका हेड नोड head है। हमें यह ढूंढना है कि वह लिंक्ड लिस्ट उस बाइनरी ट्री में मौजूद है या नहीं। यदि ट्री में नोड्स का एक सेट एक-दूसरे से लिंक्ड लिस्ट के क्रम में जुड़ा हुआ है, और वह क्रम प्रदान की गई लिंक्ड लिस्ट के समा

पैंडास में टाइमडेल्टा इंडेक्स से सीरीज बनाने के लिए to_series() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd टाइमडेल्टा इंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं data पैरामीटर का उपयोग करके टाइमडेल्टा-जैसा डेटा सेट करें: tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =[10 day 5h 2 min 3us 10ns, +22:39:19.999

मान लीजिए हमें शहरों की एक लिस्ट और सड़कों की एक लिस्ट दी गई है जो एक-दूसरे को जोड़ती हैं। cities लिस्ट में उन शहरों के नाम हैं जिन्हें एक टूर बस क्रम से देखती है। roads लिस्ट में सड़कें (स्रोत, गंतव्य) क्रम में सूचीबद्ध हैं जिसका अर्थ है स्रोत से गंतव्य तक एक वन-वे सड़क है। अब, एक समस्या है कि citi

मान लीजिए हमें एक लिस्ट दी गई है जिसमें (m, c) मानों के जोड़े हैं। ये मान एक रेखा को दर्शाते हैं, जहां y = mx + c। हमें दो मान l और h भी दिए गए हैं। हमें उन रेखाओं की संख्या ढूंढनी है जो x = l से x = h की रेंज में एक-दूसरे को प्रतिच्छेद करती हैं। इसलिए, यदि इनपुट input_list = [[4, 6], [-6, 10], [8,

मान लीजिए हमें दो लिस्ट p और q दी गई हैं जिनमें कुछ इंटीजर नंबर हैं। हमें इन लिस्ट के सभी मानों को गुणा करना है और गुणन परिणामों से k-वां सबसे बड़ा मान ढूंढना है। इसलिए, यदि इनपुट p = [2, 5], q = [6, 8], k = 2 है, तो आउटपुट 16 होगा। गुणन परिणाम हैं: 2 * 6 = 12, 2 * 8 = 16, 5 * 6 = 30, 5 * 8 = 40। द

मान लीजिए हमें एक बाइनरी ट्री दी गई है। हमें ट्री से सबसे बड़ा सबट्री ढूंढना है जो बाइनरी सर्च ट्री (BST) है। हम BST का रूट नोड लौटाते हैं। इसलिए, यदि इनपुट है: तो आउटपुट होगा: समाधान दृष्टिकोण पोस्ट-ऑर्डर ट्रैवर्सल का उपयोग करके प्रत्येक सबट्री की जांच करें ट्रैक करें कि सबट्री BST है या नहीं

मान लीजिए हमें एक बाइनरी ट्री प्रदान की गई है। हमें यह ढूंढना है कि क्या उसके सबट्रीज में बाइनरी सर्च ट्री (BST) मौजूद हैं और सबसे बड़े BST का योग ढूंढना है। योग ढूंढने के लिए, हम उस BST में प्रत्येक नोड के मान जोड़ते हैं। हम आउटपुट के रूप में योग मान लौटाते हैं। इसलिए, यदि इनपुट है: तो आउटपुट 12

दिए गए पीरियड ऑब्जेक्ट के लिए प्रारंभ समय ढूंढने के लिए, period.start_time प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd दो पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं period1 = pd.Period(2020-09-22) period2 = pd.Period(freq=D, year=2021, month=2, day=14, hour=2, minute=35) पीरियड ऑब्जेक्ट्स

दिए गए पीरियड पर वर्ष का सप्ताह प्राप्त करने के लिए, period.weekofyear प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd दो पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं period1 = pd.Period(2020-09-23) period2 = pd.Period(freq=D, year=2021, month=4, day=16, hour=2, minute=35) पीरियड ऑब्जेक्ट्स प्रद

पीरियड ऑब्जेक्ट से वर्ष प्राप्त करने के लिए, period.year प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd दो पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं period1 = pd.Period(2020-09-23) period2 = pd.Period(freq=D, year=2021, month=4, day=16, hour=2, minute=35) पीरियड ऑब्जेक्ट्स प्रदर्शित करें pri

पीरियड को वांछित फ्रीक्वेंसी में बदलने के लिए, period.asfreq() मेथड का उपयोग करें। मान लीजिए हम H स्पेसिफायर का उपयोग करके वांछित घंटे की फ्रीक्वेंसी पर सेट करेंगे। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd दो पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं period1 = pd.Period(2020-09-23 03:15:40) period2 = pd.Period(

दिए गए पीरियड ऑब्जेक्ट की फ्रीक्वेंसी को सेकंड से दैनिक फ्रीक्वेंसी में बदलने के लिए, period.asfreq() मेथड का उपयोग करें और पैरामीटर D सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना। हमने freq पैरामीटर क

दिए गए पीरियड ऑब्जेक्ट की फ्रीक्वेंसी को सेकंड से घंटे की फ्रीक्वेंसी में बदलने के लिए, period.asfreq() मेथड का उपयोग करें और पैरामीटर H सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना। हमने freq पैरामीटर

दिए गए पीरियड ऑब्जेक्ट की फ्रीक्वेंसी को सेकंड से मिनट फ्रीक्वेंसी में बदलने के लिए, period.asfreq() मेथड का उपयोग करें और पैरामीटर T सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना। हमने freq पैरामीटर का

पीरियड ऑब्जेक्ट को फॉर्मेट करके स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व लौटाने के लिए, period.strftime() मेथड का उपयोग करें। इसके साथ, फॉर्मेट स्पेसिफायर्स को आर्गुमेंट के रूप में सेट करें जैसे strftime(%d-%b-%Y)। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्श

पीरियड ऑब्जेक्ट को फॉर्मेट करने के लिए, period.strftime() मेथड का उपयोग करें और तिमाही प्रदर्शित करने के लिए, पैरामीटर को Q%q पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period = pd.Period(freq=S,

पीरियड ऑब्जेक्ट को फॉर्मेट करने के लिए, period.strftime() मेथड का उपयोग करें और शताब्दी के बिना वर्ष प्रदर्शित करने के लिए, पैरामीटर को %y पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period = pd.P