पैंडास में इंडेक्स के एलिमेंट्स को दोहराने के लिए index.repeat() मेथड का उपयोग करें। आर्गुमेंट के रूप में दोहराव की संख्या सेट करें। सबसे पहले आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं: index = pd.Index([Car,Bike,Airplane, Ship,Truck,Suburban], name =Transport) पैंडास

परिचय Timedelta ऑब्जेक्ट से माइक्रोसेकंड घटक प्राप्त करने के लिए timedelta.microseconds प्रॉपर्टी का उपयोग करें। पूर्णांक इनपुट के साथ माइक्रोसेकंड सेट करने के लिए यूनिट us का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पूर्णांक इनपुट के साथ Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं यूनिट us का उपयो

परिचय पैंडास इंडेक्स (या सीरीज) के प्रत्येक तत्व को अलग-अलग संख्या में दोहराने के लिए index.repeat() मेथड का उपयोग करें। प्रत्येक तत्व के लिए दोहराव की संख्या निर्दिष्ट करने वाली सूची पास करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Car, Bike, Airplan

परिचय Timedelta ऑब्जेक्ट से माइक्रोसेकंड घटक (सेकंड के भिन्नात्मक भाग) प्राप्त करने के लिए timedelta.microseconds प्रॉपर्टी का उपयोग करें। स्ट्रिंग इनपुट के साथ माइक्रोसेकंड सेट करने के लिए यूनिट us का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd स्ट्रिंग इनपुट के साथ Timedelta ऑब्जे

परिचय पैंडास इंडेक्स में उन मानों को बदलने के लिए जहां शर्त गलत (False) हो, index.where() मेथड का उपयोग index.isin() के साथ करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Electronics, Accessories, Decor, Books, Toys], name=Products) पैंडास इंडेक्स प्रद

परिचय Timedelta ऑब्जेक्ट से सेकंड घटक (घंटों और मिनटों को छोड़कर) प्राप्त करने के लिए timedelta.seconds प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta = pd.Timedelta(10 s 15 ms 33 ns) Timedelta प्रदर्शित करें print(Timedelta...\n, timede

परिचय Timedelta ऑब्जेक्ट से सेकंड घटक प्राप्त करने के लिए timedelta.seconds प्रॉपर्टी का उपयोग करें। पूर्णांक इनपुट के साथ सेकंड सेट करने के लिए यूनिट s का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पूर्णांक इनपुट के साथ Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं यूनिट s का उपयोग करके सेकंड के लिए प

परिचय Timedelta ऑब्जेक्ट से सेकंड घटक (घंटों और मिनटों को छोड़कर) प्राप्त करने के लिए timedelta.seconds प्रॉपर्टी का उपयोग करें। स्ट्रिंग इनपुट के साथ सेकंड सेट करने के लिए यूनिट s का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd स्ट्रिंग इनपुट के साथ Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं यूनिट s

परिचय निर्दिष्ट इंडेक्स (स्थितियों) द्वारा चयनित मानों का नया इंडेक्स प्राप्त करने के लिए index.take() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Electronics, Accessories, Decor, Books, Toys], name=Products) पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित क

परिचय निर्दिष्ट रिज़ॉल्यूशन (आवृत्ति) पर सीलिंग (ceil) किया गया नया Timedelta प्राप्त करने के लिए timedelta.ceil() मेथड का उपयोग करें। freq पैरामीटर से रिज़ॉल्यूशन सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं पायथन का मानक datetime लाइब्रेरी timedelta के लिए अल

परिचय बूलियन मास्क के आधार पर इंडेक्स मानों को बदलकर नया इंडेक्स प्राप्त करने के लिए index.putmask() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([5, 65, 10, 17, 75, 40]) पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक्स...\n, index) 3

परिचय पैंडास इंडेक्स में NaN मानों को मास्क (पहचान) करके किसी विशिष्ट मान से बदलने के लिए index.putmask() मेथड का उपयोग करें। इसके भीतर index.isna() मेथड सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN वाला पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([5, 65, 10, np.na

परिचय पैंडास इंडेक्स से अद्वितीय (यूनिक) मान प्राप्त करने के लिए index.unique() मेथड का उपयोग करें। अद्वितीय मान उपस्थिति के क्रम में लौटाए जाते हैं (सॉर्ट नहीं किए जाते)। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30]) पैंडास

परिचय पैंडास इंडेक्स ऑब्जेक्ट में अद्वितीय (यूनिक) तत्वों की संख्या प्राप्त करने के लिए index.nunique() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास इंडेक

परिचय पैंडास इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की गणना (काउंट) वाली सीरीज प्राप्त करने के लिए index.value_counts() मेथड का उपयोग करें। डिफ़ॉल्ट रूप से गणना के अवरोही क्रम में सॉर्टेड होती है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90

परिचय इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की गणना वाली सीरीज को आरोही क्रम (ascending order) में सॉर्ट करके प्राप्त करने के लिए index.value_counts() मेथड का उपयोग करें और ascending=True पैरामीटर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([50, 10,

परिचय इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की सापेक्ष आवृत्ति (रिलेटिव फ्रीक्वेंसी) प्राप्त करने के लिए index.value_counts() मेथड का उपयोग करें और normalize=True पैरामीटर सेट करें। यह प्रत्येक गणना को कुल गणना से विभाजित करता है। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं in

परिचय इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की गणना (काउंट) वाली सीरीज प्राप्त करने के लिए, NaN मानों को भी शामिल करते हुए, index.value_counts() मेथड का उपयोग करें और dropna=False पैरामीटर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों वाला पैंडास इंडेक्स बन

परिचय पहले से बने पैंडास इंडेक्स ऑब्जेक्ट के लिए नाम सेट करने के लिए index.set_names() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पैंडास इंडेक्स बनाएं index = pd.Index([Electronics, Mobile Phones, Accessories, Home Decor, Books]) पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें print(पैंडास

परिचय मल्टी-इंडेक्स (MultiIndex) से डिफ़ॉल्ट रूप से अंतिम स्तर हटाकर नया इंडेक्स प्राप्त करने के लिए multiIndex.droplevel() मेथड का उपयोग करें बिना किसी पैरामीटर के। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd मल्टी-इंडेक्स बनाएं names पैरामीटर इंडेक्स में स्तरों के नाम सेट करता है। multiIndex