Pandas में IntervalIndex बनाने के लिए pandas.IntervalIndex.from_arrays() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [10, 15, 20]) अंतराल प्रदर्शित करें print(IntervalIndex...\n, interval) पूरा उद

Pandas में जांचने के लिए कि IntervalIndex अंतराल बाएं, दाएं, दोनों या किसी तरफ बंद हैं या नहीं, interval.closed प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) अंतराल प्रदर्शित करें

Pandas में IntervalIndex के लिए बायां बाउंड प्राप्त करने के लिए interval.left प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) अंतराल प्रदर्शित करें print(IntervalIndex...\n, interval

Pandas में IntervalIndex के लिए दायां बाउंड प्राप्त करने के लिए interval.right प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) अंतराल प्रदर्शित करें print(IntervalIndex...\n, interva

Pandas में IntervalIndex से मिडपॉइंट प्राप्त करने के लिए interval.mid प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([10, 15, 20], [20, 25, 30]) अंतराल प्रदर्शित करें print(IntervalIndex...\n, interval) अंतर

Pandas में IntervalIndex से लंबाई प्राप्त करने के लिए interval.length प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([10, 15, 20], [20, 25, 30]) अंतराल प्रदर्शित करें print(IntervalIndex...\n, interval) अंतर

Pandas में दर्शाने के लिए कि अंतराल खाली है (कोई बिंदु नहीं समाहित करता), interval.is_empty प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([0, 0], [0, 0]) अंतराल प्रदर्शित करें print(IntervalIndex...\n, inter

Pandas में जांचने के लिए कि बिंदु समाहित करने वाले अंतराल खाली हैं या नहीं, IntervalIndex.is_empty प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([0, 1], [1, 2], closed=right) अंतराल प्रदर्शित करें print(Inte

Pandas में जांचने के लिए कि लापता मान (NaN) वाले अंतराल खाली हैं या नहीं, IntervalIndex.is_empty प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd import numpy as np NaN मानों के साथ IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([np.nan, np.nan], [np.nan, np

Pandas में जांचने के लिए कि IntervalIndex में ओवरलैपिंग अंतराल हैं या नहीं, IntervalIndex.is_overlapping प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_tuples([(10, 20), (15, 25)]) अंतराल प्रदर्शित करें print(Interv

Pandas में जांचने के लिए कि बंद एंडपॉइंट साझा करने वाले अंतराल ओवरलैप होते हैं या नहीं, IntervalIndex.is_overlapping प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं IntervalIndex बनाएं। अंतराल दोनों तरफ बंद हैं क्योंकि closed पैरामीटर both पर सेट है।

Pandas में जांचने के लिए कि केवल खुले एंडपॉइंट वाले अंतराल ओवरलैप होते हैं या नहीं, IntervalIndex.is_overlapping प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं IntervalIndex बनाएं। अंतराल बाईं तरफ बंद हैं क्योंकि closed पैरामीटर left पर सेट है। inte

Pandas में अनुरोधित लेबल के लिए पूर्णांक स्थान प्राप्त करने के लिए get_loc() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd Interval ऑब्जेक्ट बनाएं closed पैरामीटर के साथ both मान का उपयोग करके बंद अंतराल बनाएं। interval1 = pd.Interval(50, 75) interval2 = pd.Interval(75, 90

Pandas में यदि कोई लेबल कई अंतराल में है तो सभी प्रासंगिक अंतराल के स्थान प्राप्त करने के लिए get_loc() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd Interval ऑब्जेक्ट बनाएं closed पैरामीटर के साथ both मान का उपयोग करके बंद अंतराल बनाएं। interval1 = pd.Interval(50, 75) int

Pandas में वर्तमान अंतराल सरणी के समान लेकिन बाईं तरफ बंद एक IntervalArray लौटाने के लिए, set_closed() मेथड का उपयोग left मान के साथ करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalArray बनाएं index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5)) अंतराल प्रदर्शित करें print(Inter

Pandas में एलिमेंट-वाइज जांचने के लिए कि IntervalIndex में अंतराल मान समाहित करते हैं या नहीं, IntervalIndex.contains() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalIndex बनाएं interval = pd.IntervalIndex.from_tuples([(10, 20), (15, 25)]) अंतराल प्रदर्शित करें pr

Pandas में वर्तमान अंतराल सरणी के समान लेकिन निर्दिष्ट साइड पर बंद एक IntervalArray लौटाने के लिए, set_closed() मेथड का उपयोग both पैरामीटर के साथ करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd IntervalArray बनाएं index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(6)) अंतराल प्रदर्शित कर

दो संख्याएं n और k दी गई हैं। यहां n उन गेम की संख्या दर्शाता है जिन्हें हम खेलने जा रहे हैं। हमें उन तरीकों की संख्या खोजनी है जिनसे हम लगातार k या उससे कम गेम जीत सकते हैं। यदि उत्तर बहुत बड़ा है तो परिणाम को 10^9 + 7 से मोड करें। उदाहरण इनपुट: n = 3, k = 2 आउटपुट: 7 व्याख्या: लगातार 2 या उससे कम

दो संख्याएं start और end दी गई हैं, हमें पूर्णांकों की एक सॉर्ट की गई सूची खोजनी है जैसे कि रेंज [start, end] में प्रत्येक संख्या e (दोनों समावेशी) के अंक सन्निकट रूप से बढ़ रहे हों। सतत बढ़ती संख्या का उदाहरण 5678 है, लेकिन 169 नहीं। उदाहरण इनपुट: start = 10, end = 150 आउटपुट: [12, 23, 34, 45, 56,

Pandas में विशिष्ट टाइम सीरीज फ्रीक्वेंसी के साथ DateTimeIndex से घंटा निकालने के लिए DateTimeIndex.hour प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें import pandas as pd DateTimeIndex बनाएं 6 पीरियड और घंटा फ्रीक्वेंसी (H) के साथ DateTimeIndex बनाएं। टाइमज़ोन Australia/Sydney पर सेट है।