किसी विशिष्ट स्तर को हटाकर अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, multiIndex.droplevel() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक बहु-सूचकांक बनाएँ। नाम पैरामीटर इंडेक्स में स्तरों के लिए नाम सेट करता है multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 1

स्तर के नाम का उपयोग करके किसी स्तर को निकालने और अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, multiIndex.droplevel() का उपयोग करें पंडों में विधि। पैरामीटर के रूप में निकाले जाने वाले स्तर का नाम सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक बहु-सूचकांक बनाएँ। नाम पैरामीटर इंडेक्

स्तर के नामों का उपयोग करके गुणक स्तरों को निकालने और अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, multiIndex.droplevel() का उपयोग करें . स्तर के नाम को पैरामीटर के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक बहु-सूचकांक बनाएँ। नाम पैरामीटर इंडेक्स में स्तरों के लिए नाम

इंडेक्स ऑब्जेक्ट में निर्दिष्ट मान के साथ NaN मान भरने के लिए, index.fillna() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ-साथ पंडों का अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan,

NaN मानों के बिना अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, index.dropna() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ-साथ पंडों का अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

मल्टी-इंडेक्स में कोई भी स्तर NaN होने पर मान को कम करने के लिए, multiIndex.dropna() का उपयोग करें तरीका। पैरामीटर सेट करें कैसे मूल्य के साथ कोई भी । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ एक बहु-सूचकांक बनाएँ। नाम पैरामीटर इंडेक्स

मल्टी-इंडेक्स में सभी स्तर NaN होने पर मान को कम करने के लिए, multiIndex.dropna() का उपयोग करें तरीका। पैरामीटर सेट करें कैसे मूल्य के साथ सभी । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np सभी NaN मानों के साथ एक बहु-सूचकांक बनाएँ। नाम पैरामीटर इंडेक्स में स

यह दिखाने के लिए कि पंडों के सूचकांक में कौन सी प्रविष्टियाँ NA हैं, index.isna() . का उपयोग करें पंडों में। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ पांडा अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan]) पांडा स

यह दिखाने के लिए कि पंडों के सूचकांक में कौन सी प्रविष्टियाँ NA नहीं हैं, index.notna() का उपयोग करें। तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ पांडा अनुक्रमणिका बनाना - index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan]) पांडा

dtypes पर डाले गए मानों के साथ एक अनुक्रमणिका बनाने के लिए, index.astype() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([50.4, 10.2, 70.5, 110.5, 90.8, 50.6]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pand

अनुक्रमणिका मानों की सूची वापस करने के लिए, index.to_list() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([50.4, 10.2, 70.5, 110.5, 90.8, 50.6]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n&q

मूल अनुक्रमणिका और नाम दोनों के साथ एक श्रृंखला बनाने के लिए, index.to_series() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना: index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'To

मूल अनुक्रमणिका और नाम दोनों के साथ डेटाफ़्रेम बनाने के लिए, index.to_frame() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'To

मूल अनुक्रमणिका से डेटाफ़्रेम बनाने के लिए लेकिन एक नई अनुक्रमणिका लागू करने के लिए, index.to_frame() का उपयोग करें। पैरामीटर सेट करें इंडेक्स करने के लिए गलत । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Electronics','Acces

टुपल्स की एक सरणी से एक इंटरवलएरे का निर्माण करने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples() का उपयोग करें। तरीका। IntervalArray में प्रत्येक अंतराल के दाएँ समापन बिंदु वापस करने के लिए, सरणी.दाएँ का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टुपल्स

टुपल्स की एक सरणी से एक इंटरवलएरे का निर्माण करने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples() का उपयोग करें। तरीका। IntervalArray में प्रत्येक अंतराल के बाएँ समापन बिंदुओं को वापस करने के लिए, सरणी.बाएँ का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd ट

स्प्लिट्स की एक सरणी से इंटरवलएरे का निर्माण करने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() का उपयोग करें। । 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,

स्प्लिट्स की एक सरणी से इंटरवलएरे का निर्माण करने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() का उपयोग करें। . प्रत्येक अंतराल के बाएँ समापन बिंदुओं को वापस करने के लिए, सरणी.बाएँ . का उपयोग करें संपत्ति सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक सरणी-जैसे विभाजनों स

स्प्लिट्स की एक सरणी से इंटरवलएरे का निर्माण करने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks() का उपयोग करें। . प्रत्येक अंतराल के सही समापन बिंदुओं को वापस करने के लिए, सरणी.दाएं . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक सरणी-जैसे विभाजनों स

स्प्लिट्स की एक सरणी से इंटरवलएरे बनाने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_breaks(). का उपयोग करें। यह जांचने के लिए कि अंतराल बाईं या दाईं ओर बंद हैं, दोनों या न ही, array.closed गुण का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक सरणी-जैसे विभाजन से एक