परिचय IntervalArray के प्रत्येक इंटरवल में एक विशिष्ट मान समाहित है या नहीं, इसकी एलिमेंट-वाइज जांच के लिए array.contains() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd ब्रेक्स सरणी से IntervalArray बनाएं array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5]) इंटरवल

परिचय ब्रेक्स की सरणी से बने IntervalArray में मानों के साथ एक इंटरवल के ओवरलैप की एलिमेंट-वाइज जांच के लिए array.overlaps() मेथड का उपयोग करें। दो इंटरवल ओवरलैप होते हैं यदि वे एक सामान्य बिंदु साझा करते हैं (बंद एंडपॉइंट सहित)। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd ब्रेक्स सरणी से Inter

परिचय वर्तमान IntervalArray के समान लेकिन निर्दिष्ट साइड पर बंद (क्लोज्ड) नया IntervalArray प्राप्त करने के लिए array.set_closed() मेथड का उपयोग करें और both पैरामीटर पास करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd ब्रेक्स सरणी से IntervalArray बनाएं array = pd.arrays.IntervalArray.from_b

परिचय पैंडास इंडेक्स का ट्रांसपोज़ (transpose) प्राप्त करने के लिए index.T प्रॉपर्टी का उपयोग करें। चूंकि इंडेक्स 1-आयामी होता है, इसका ट्रांसपोज़ स्वयं ही होता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Truck, Ship, Airplane]) इंडेक्स प्रदर्शित

परिचय पैंडास इंडेक्स में डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाली नम्पाई सरणी (numpy array) प्राप्त करने के लिए index.values प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Truck, Ship, Airplane]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स

परिचय पैंडास इंडेक्स के मोनोटोनिक बढ़ते (monotonically increasing) क्रम में होने की जांच के लिए index.is_monotonic_increasing प्रॉपर्टी का उपयोग करें। इसका अर्थ है कि प्रत्येक अगला तत्व पिछले से बड़ा या बराबर होता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([1

परिचय पैंडास इंडेक्स के मोनोटोनिक घटते (monotonically decreasing) क्रम में होने की जांच के लिए index.is_monotonic_decreasing प्रॉपर्टी का उपयोग करें। इसका अर्थ है कि प्रत्येक अगला तत्व पिछले से कम या बराबर होता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([50,

परिचय पैंडास इंडेक्स के सभी मानों के अद्वितीय (यूनिक) होने की जांच के लिए index.is_unique प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([50, 40, 30, 20, 10]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) अद्वितीय मानों की जांच क

परिचय पैंडास इंडेक्स में डुप्लिकेट मानों की उपस्थिति की जांच के लिए index.has_duplicates प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Truck, Car, Airplane]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) डुप्लिकेट मा

परिचय पैंडास इंडेक्स में NaN (नॉट अ नंबर) मानों की उपस्थिति की जांच के लिए index.hasnans प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd import numpy as np NaN मानों वाला इंडेक्स बनाएं NaN के लिए नम्पाई लाइब्रेरी का उपयोग किया गया है। index = pd.Index([Car, Bike, np.nan, Ca

परिचय पैंडास इंडेक्स के अंतर्निहित डेटा के dtype (डेटा प्रकार) ऑब्जेक्ट को प्राप्त करने के लिए index.dtype प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Shop, Car, Airplace, Truck]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...

परिचय पैंडास इंडेक्स के मानों से अनुमानित (इन्फर्ड) डेटा प्रकार की स्ट्रिंग प्राप्त करने के लिए index.inferred_type प्रॉपर्टी का उपयोग करें। यह विशेष रूप से मिश्रित या NaN युक्त इंडेक्स के लिए उपयोगी है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd import numpy as np NaN मानों वाला इंडेक्स बनाएं

परिचय पैंडास इंडेक्स के अंतर्निहित डेटा के आकार (शेप) को टपल के रूप में प्राप्त करने के लिए index.shape प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Truck, Car, Airplane]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index

परिचय पैंडास इंडेक्स को नाम देने के लिए index.set_names() मेथड का उपयोग करें। इसमें इंडेक्स का नाम तर्क के रूप में पास करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Truck, Car, Airplane]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) इ

परिचय पैंडास इंडेक्स के अंतर्निहित डेटा द्वारा उपयोग किए गए बाइट्स की कुल संख्या प्राप्त करने के लिए index.nbytes प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index)

परिचय पैंडास इंडेक्स के अंतर्निहित डेटा के आयामों (डायमेंशन) की संख्या प्राप्त करने के लिए index.ndim प्रॉपर्टी का उपयोग करें। इंडेक्स हमेशा 1-आयामी होता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंड

परिचय पैंडास इंडेक्स में तत्वों की कुल संख्या प्राप्त करने के लिए index.size प्रॉपर्टी का उपयोग करें। यह इंडेक्स की लंबाई लौटाता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) तत्वों

परिचय पैंडास इंडेक्स के खाली होने (0 तत्व) की जांच के लिए index.empty प्रॉपर्टी का उपयोग करें। यह बूलियन मान लौटाता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd खाली इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) खाली इंडेक्स की जांच करें print(

परिचय पैंडास इंडेक्स के मानों की मेमोरी उपयोग (बाइट्स में) प्राप्त करने के लिए index.memory_usage() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) मेमोरी उपयोग प्राप्

परिचय पैंडास इंडेक्स के सभी तत्वों के True (गैर-शून्य) होने की जांच के लिए index.all() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) सभी तत्वों के True होने की जांच