किसी अनुक्रमणिका के तत्वों को दोहराने के लिए, index.repeat() . का उपयोग करें पंडों में विधि। एक तर्क के रूप में दोहराव की संख्या निर्धारित करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane',

Timedelta ऑब्जेक्ट से नैनोसेकंड वापस करने के लिए, timedelta.microseconds . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। इकाई us का उपयोग करके माइक्रोसेकंड क

पांडा श्रृंखला के प्रत्येक तत्व को भिन्न तरीके से दोहराने के लिए, index.repeat() का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane', 'Ship'], name ='Transport')

Timedelta ऑब्जेक्ट से नैनोसेकंड वापस करने के लिए, timedelta.microseconds . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd TimeDeltas पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। इकाई us का उपयोग करके माइक्रोसेकंड के

इंडेक्स मानों को बदलने के लिए जहां स्थिति गलत है, index.isin() . 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', 'Toys'], name

Timedelta ऑब्जेक्ट से सेकंड वापस करने के लिए, timedelta.seconds . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta = pd.Timed

Timedelta ऑब्जेक्ट से सेकंड वापस करने के लिए, timedelta.seconds . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd TimeDeltas पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। इकाई एस का उपयोग करके सेकंड के लिए पूर्णांक इन

Timedelta ऑब्जेक्ट से सेकंड वापस करने के लिए, timedelta.seconds . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमडेल्टास पायथन का मानक डेटाटाइम लाइब्रेरी है जो एक अलग प्रतिनिधित्व टाइमडेल्टा का उपयोग करता है। यूनिट एस का उपयोग करके सेकंड के लिए स्ट्रिंग

इंडेक्स द्वारा चुने गए मानों का एक नया इंडेक्स वापस करने के लिए, index.take() . 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', 'T

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

मास्क के साथ सेट किए गए मानों की एक नई अनुक्रमणिका वापस करने के लिए, index.putmask() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([5, 65, 10, 17, 75, 40]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Ind

NaN को एक विशिष्ट मान से छिपाने और बदलने के लिए, index.putmask() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, index.isna() मेथड सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN के साथ पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([5, 65, 10, np.nan, 75, np.nan])

अनुक्रमणिका में अद्वितीय मान लौटाने के लिए, index.unique() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n",i

इंडेक्स ऑब्जेक्ट में अद्वितीय तत्वों की संख्या वापस करने के लिए, index.nunique() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print(&qu

अनुक्रमणिका ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की संख्या वाली श्रृंखला वापस करने के लिए, index.value_counts() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) पांडा सूचकांक प्रदर्

आरोही क्रम में क्रमबद्ध अनुक्रमणिका ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की संख्या वाली श्रृंखला वापस करने के लिए, index.value_counts() का उपयोग करें पैरामीटर के साथ विधि आरोही सच . के रूप में । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([50, 10,

इंडेक्स ऑब्जेक्ट से सापेक्ष आवृत्ति वापस करने के लिए, index.value_counts() . का उपयोग करें पैरामीटर के साथ विधि सामान्य करें सच . के रूप में । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) पांडा सूच

NaN मानों के साथ-साथ index.value_counts() पर विचार करते हुए अनुक्रमणिका ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की संख्या वाली श्रृंखला वापस करने के लिए तरीका। पैरामीटर सेट करें ड्रॉपना मान के साथ गलत । सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np कुछ NaN मानों के साथ-साथ

पहले से बनाए गए इंडेक्स ऑब्जेक्ट के लिए इंडेक्स नाम सेट करने के लिए, index.set_names() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(["Electronics", "Mobile Phones", "Accessories"

हटाए गए स्तर के साथ 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, 10], [