तत्ववार जाँच करने के लिए कि क्या अंतराल में मान है, array.contains() . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक सरणी-जैसे विभाजनों से एक नया इंटरवलएरे का निर्माण करें - array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5]) अंतराल प्रदर्शित

तत्ववार जांच करने के लिए कि क्या अंतराल विभाजनों की एक सरणी से बनाए गए अंतरालअरे में मानों को ओवरलैप करता है, array.overlaps() का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd दो अंतराल ओवरलैप होते हैं यदि वे एक सामान्य बिंदु साझा करते हैं, जिसमें बंद समापन बिंद

एक इंटरवलएरे को वर्तमान के समान लेकिन निर्दिष्ट पक्ष पर बंद करने के लिए, array.set_closed() का उपयोग करें पैरामीटर के साथ दोनों। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक सरणी-जैसे विभाजनों से एक नया इंटरवलएरे का निर्माण करें - array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks

अनुक्रमणिका के स्थानान्तरण को वापस करने के लिए, index.T . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Ship','Airplane']) सूचकांक प्रदर्शित करें - print(

पांडा इंडेक्स में डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सरणी वापस करने के लिए, index.values . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Ship','Airplan

अगर इंडेक्स मोनोटोनिक बढ़ रहा है (केवल बराबर या बढ़ता हुआ) मान लौटाने के लिए, index.is_monotonic_increasing का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([10, 20, 20, 30, 40]) सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pand

यदि सूचकांक मोनोटोनिक घटते (केवल बराबर या घटते) मान है, तो लौटने के लिए, index.is_monotonic_decreeasing का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([50, 40, 30, 30, 30]) सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas I

यह जांचने के लिए कि क्या अनुक्रमणिका में अद्वितीय मान हैं, index.is_unique . का उपयोग करें । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pd के रूप में पांडा आयात करें आइए इंडेक्स बनाएं - index =pd.Index([50, 40, 30, 20, 10]) सूचकांक प्रदर्शित करें - प्रिंट (पंडस इंडेक्स...\n,इंडेक्स) जाँचें कि

यह जांचने के लिए कि क्या अनुक्रमणिका में डुप्लिकेट मान हैं, index.has_duplicates . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane'])

यह जांचने के लिए कि क्या सूचकांक में NaN है, index.hasnans . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np सूचकांक बनाना। NaN के लिए, हमने सुन्न पुस्तकालय का उपयोग किया है - index = pd.Index(['Car','Bike', np.na

अंतर्निहित डेटा के dtype ऑब्जेक्ट को वापस करने के लिए, index.dtype . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike', 'Shop','Car','Airplace', 'Truck'

मानों से अनुमानित प्रकार की एक स्ट्रिंग वापस करने के लिए, inferred_type का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np सूचकांक बनाना। NaN के लिए, हमने सुन्न पुस्तकालय का उपयोग किया है - index = pd.Index(['Car','Bike&

अंतर्निहित डेटा के आकार का टपल वापस करने के लिए, index.shape . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane']) सूचकांक प्रदर्शित

अनुक्रमणिका का नाम सेट करने के लिए, index.set_names() . का उपयोग करें और अनुक्रमणिका का नाम तर्क के रूप में शामिल करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane

अंतर्निहित इंडेक्स डेटा में बाइट्स की संख्या वापस करने के लिए, index.nbytes . का उपयोग करें संपत्ति। 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) डे

अंतर्निहित डेटा के आयामों की संख्या वापस करने के लिए, index.ndim . का उपयोग करें संपत्ति। 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) डेटा के आयाम

अंतर्निहित इंडेक्स डेटा में तत्वों की संख्या वापस करने के लिए, index.size . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। 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",in

यह जांचने के लिए कि क्या सूचकांक 0 तत्वों के साथ खाली है, index.खाली . का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([]) सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n",index) खाली इंडेक्स की

अनुक्रमणिका मानों के स्मृति उपयोग को वापस करने के लिए, index.memory_usage() का उपयोग करें पंडों में 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

यह लौटने के लिए कि क्या अनुक्रमणिका के सभी तत्व सत्य हैं, index.all() . का उपयोग करें पंडों में 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) य