मल्टीइंडेक्स को स्तर नामों का उपयोग करके हटाए गए कई स्तरों के साथ वापस करने के लिए, MultiIndex.droplevel() का उपयोग करें विधि और तर्क के रूप में हटाए जाने के लिए कई स्तरों (स्तर का नाम) सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक

मल्टीइंडेक्स के स्तरों को स्वैप करने के लिए, स्वैपलेवल () . का उपयोग करें पंडों में विधि। स्वैप किए जाने वाले स्तरों का उल्लेख तर्कों के रूप में किया जाना चाहिए। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्र

MultiIndex में लेवल नाम का उपयोग करके स्तरों को पुनर्व्यवस्थित करने के लिए, MultiIndex.reorder_levels() का उपयोग करें पंडों में विधि। तर्कों के रूप में पुनर्व्यवस्थित करने के लिए स्तरों (स्तर के नाम) को पास करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा व

MultiIndex में स्तरों को पुनर्व्यवस्थित करने के लिए, MultiIndex.reorder_levels() का उपयोग करें पंडों में विधि। ऑर्डर पैरामीटर का उपयोग करके स्तरों का क्रम सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनु

एक मल्टीइंडेक्स में किसी लेबल या लेबल के टपल के लिए स्थान प्राप्त करने के लिए, MultiIndex.get_loc() का उपयोग करें। पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्रमणिका वस्तु है - multiIndex = p

एक मल्टीइंडेक्स में लेबल के अनुक्रम के लिए स्थान प्राप्त करने के लिए, MutiIndex.get_locs() का उपयोग करें। पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्रमणिका वस्तु है - multiIndex = pd.MultiIn

मल्टीइंडेक्स में अनुरोधित लेबल/स्तर के लिए स्थान और कटा हुआ सूचकांक प्राप्त करने के लिए, get_loc_level() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्रमणिका वस्तु है - multiIndex

मल्टीइंडेक्स में अनुरोधित लेबल/स्तर के लिए स्थान और कटा हुआ सूचकांक प्राप्त करने के लिए, get_loc_level() का उपयोग करें पंडों में विधि। ड्रॉप_लेवल . का उपयोग करें पैरामीटर और इसे सेट करें गलत स्तर गिरने से बचने के लिए। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पा

मल्टीइंडेक्स में अनुरोधित स्तर के लिए लेबल मानों का वेक्टर वापस करने के लिए, multiIndex.get_level_values() का उपयोग करें तरीका। स्तर के नाम को तर्क के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित,

मल्टीइंडेक्स में स्तर की पूर्णांक स्थिति का उपयोग करके लेबल मानों के वेक्टर को वापस करने के लिए, MultiIndex.get_level_values() का उपयोग करें पंडों में विधि। स्तर को तर्क के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स

MultiIndex में लेवल नाम का उपयोग करके लेबल मानों का वेक्टर वापस करने के लिए, MultiIndex.get_level_values() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित, अनुक्रमणिका वस्तु है - multiInd

डेटाटाइम बनाने के लिए, हम date_range() का उपयोग करेंगे। अवधि और समय क्षेत्र भी आवृत्ति के साथ सेट किया जाएगा। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd डेटटाइम इंडेक्स अवधि 8 के साथ और आवृत्ति एम यानी महीनों के रूप में। समय क्षेत्र ऑस्ट्रेलिया/सिडनी है - datetime = pd.date_ra

विशिष्ट समय श्रृंखला आवृत्ति के साथ DateTimeIndex से वर्ष निकालने के लिए, DateTimeIndex.year का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd डेटटाइम इंडेक्स अवधि 6 और आवृत्ति वाई यानी वर्षों के साथ। समय क्षेत्र ऑस्ट्रेलिया/सिडनी है - datetimeindex = pd.date_

विशिष्ट समय श्रृंखला आवृत्ति के साथ DateTimeIndex से माह संख्या निकालने के लिए, DateTimeIndex.month का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd डेटटाइम इंडेक्स अवधि 6 के साथ और आवृत्ति एम यानी महीने के रूप में। समय क्षेत्र ऑस्ट्रेलिया/सिडनी है - datetime

विशिष्ट समय श्रृंखला आवृत्ति के साथ DateTimeIndex से वर्ष निकालने के लिए, DateTimeIndex.day का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd डेटटाइम इंडेक्स अवधि 6 के साथ और आवृत्ति डी यानी दिन के रूप में। समय क्षेत्र ऑस्ट्रेलिया/सिडनी है - datetimeindex = pd

सेकंड फ़्रीक्वेंसी के साथ डेटटाइमइंडेक्स को गोल करने के लिए, DateTimeIndex.round() . का उपयोग करें तरीका। सेकंड फ़्रीक्वेंसी के लिए, फ़्रीक . का उपयोग करें मान S . के साथ पैरामीटर । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd 5 अवधि और आवृत्ति सेकंड यानी सेकंड के साथ एक डेटाटा

डेटटाइमइंडेक्स को मिलीसेकंड आवृत्ति के साथ गोल करने के लिए, DateTimeIndex.round() का उपयोग करें तरीका। मिलीसेकंड आवृत्ति के लिए, आवृत्ति . का उपयोग करें मान ms . के साथ पैरामीटर । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd 5 अवधि और आवृत्ति सेकंड यानी सेकंड के साथ एक डेटाटाइम

DateTimeIndex को आवृत्ति के साथ एकल इकाई के गुणकों के रूप में गोल करने के लिए, DateTimeIndex.round() का उपयोग करें तरीका। आवृत्ति सेट करें आवृत्ति के लिए पैरामीटर। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अवधि 5 के साथ डेटाटाइम इंडेक्स और एच यानी घंटे के रूप में आवृत्ति - d

डेटटाइमइंडेक्स को माइक्रोसेकंड आवृत्ति के साथ गोल करने के लिए, DateTimeIndex.round() का उपयोग करें तरीका। माइक्रोसेकंड आवृत्ति के लिए, आवृत्ति . का उपयोग करें मान के साथ पैरामीटर हम । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd 5 अवधि और आवृत्ति सेकंड यानी सेकंड के साथ एक डेटा

प्रति घंटा आवृत्ति के साथ DateTimeIndex पर फ्लोर ऑपरेशन करने के लिए, DateTimeIndex.floor() का उपयोग करें तरीका। घंटे की आवृत्ति के लिए, आवृत्ति . का उपयोग करें मान H . के साथ पैरामीटर । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अवधि 5 के साथ एक डेटाटाइम इंडेक्स बनाएं और फ़्र