यह लौटने के लिए कि क्या अनुक्रमणिका के सभी तत्व सत्य हैं, index.any() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ सही (गैर-शून्य) और गलत (शून्य) तत्वों के साथ अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([15, 25, 0, 0, 55]) सूचकांक प्रदर्शित करें

इंडेक्स में सबसे छोटे मान की इंट स्थिति वापस करने के लिए, index.argmin() का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([15, 25, 55, 10, 100, 70, 35, 40, 55]) सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n",i

इंडेक्स में सबसे बड़े मान की इंट स्थिति वापस करने के लिए, index.argmax() का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([15, 25, 55, 10, 100, 70, 35, 40, 55]) सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n",i

पास किए गए स्थान को हटाकर नया पांडा इंडेक्स बनाने के लिए, index.delete() . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n",index) किसी एक

एकाधिक अनुक्रमणिका तत्वों को हटाकर नया पांडा अनुक्रमणिका बनाने के लिए, index.delete() . का उपयोग करें तरीका। इसमें कई इंडेक्स एलिमेंट सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55, 75, 95]) सूचकांक प्रदर्शित करे

हटाए गए लेबलों की पारित सूची के साथ नई अनुक्रमणिका बनाने के लिए, index.drop() . का उपयोग करें तरीका। इसमें लेबल की सूची पास करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Ship','

हटाए गए डुप्लिकेट मानों के साथ अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, index.drop_duplicates() . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplan

पहली घटना को छोड़कर हटाए गए डुप्लिकेट मानों के साथ अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, index.drop_duplicates() का उपयोग करें तरीका। रखें . का उपयोग करें मान के साथ पैरामीटर पहले । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['

पिछली पुनरावृत्ति को ध्यान में रखते हुए हटाए गए डुप्लिकेट मानों के साथ अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, index.drop_duplicates() का उपयोग करें तरीका। रखें . का उपयोग करें मान के साथ पैरामीटर अंतिम । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ इंडेक्स बनाना- in

डुप्लिकेट मानों को पूरी तरह से हटाकर अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, index.drop_duplicates() . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane','Ship'

डुप्लिकेट इंडेक्स मानों को इंगित करने के लिए, index.duplicated() विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane','Ship','Airplane']) सूच

पहली घटना को छोड़कर डुप्लीकेट इंडेक्स मानों को इंगित करने के लिए, index.duplicated(). . का उपयोग करें रखें . का उपयोग करें मान के साथ पैरामीटर पहले। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ इंडेक्स बनाना- index = pd.Index(['Car','Bike',

पिछली बार के अलावा डुप्लीकेट इंडेक्स मानों को इंगित करने के लिए, index.duplicated() . का उपयोग करें . रखें . का उपयोग करें मान अंतिम . के साथ पैरामीटर । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ इंडेक्स बनाना- index = pd.Index(['Car','Bike

सभी डुप्लिकेट इंडेक्स मानों को सही के रूप में इंगित करने के लिए, index.duplicated() . का उपयोग करें . रखें . का उपयोग करें मान के साथ पैरामीटर गलत। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd कुछ डुप्लीकेट के साथ इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike',

इस संकल्प के लिए सीमित एक नया Timedelta वापस करने के लिए, timedelta.ceil() का उपयोग करें तरीका। दैनिक सीलिंग रिज़ॉल्यूशन के लिए, फ़्रीक पैरामीटर को मान D पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रति

इस संकल्प के लिए सीमित एक नया Timedelta वापस करने के लिए, timedelta.ceil() का उपयोग करें तरीका। प्रति घंटा अधिकतम रिज़ॉल्यूशन के लिए, freq पैरामीटर को मान H पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd TimeDeltas पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिन

इस संकल्प के लिए सीमित एक नया Timedelta वापस करने के लिए, timedelta.ceil() का उपयोग करें तरीका। न्यूनतम सीलिंग रिज़ॉल्यूशन के लिए, freq पैरामीटर को मान T पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd TimeDeltas पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधि

इस संकल्प के लिए सीमित एक नया Timedelta वापस करने के लिए, timedelta.ceil() का उपयोग करें तरीका। सेकंड सीलिंग रिज़ॉल्यूशन के लिए, freq पैरामीटर को मान S पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित

इस संकल्प के लिए सीमित एक नया टाइमडेल्टा वापस करने के लिए, timedelta.ceil() का उपयोग करें तरीका। मिलीसेकंड सीलिंग रिज़ॉल्यूशन के लिए, freq पैरामीटर को मान ms पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रत

इस संकल्प पर एक नया Timedelta फ़्लोर लौटाने के लिए, timedelta.floor() का उपयोग करें तरीका। मिलीसेकंड फ़्लोर रिज़ॉल्यूशन के लिए, freq पैरामीटर को मान ms पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd TimeDeltas पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्