UTC ऑफ़सेट समय प्राप्त करने के लिए, timestamp.utcoffset() . का उपयोग करें . सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमस्टैम्प बनाना timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') UTC दिन और समय के साथ नया टाइमस्टैम्प timestamp.utcnow

यह जांचने के लिए कि क्या पंडों के सूचकांक में केवल पूर्णांक हैं, index.is_integer() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([5, 10, 25, 50, 75, 100, 125, 150]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("

टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट से कार्यदिवस प्राप्त करने के लिए, timestamp.weekday() . का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import datetime पंडों में टाइमस्टैम्प सेट करें। टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट बनाएं timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 5, 12)) वर

यह जाँचने के लिए कि पंडों के सूचकांक में अंतराल वस्तुएँ हैं या नहीं, index.is_interval() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd इंटरवल ऑब्जेक्ट बनाएं - interval1 = pd.Interval(10, 30) interval2 = pd.Interval(30, 50) अंतराल प्रदर्शित करें - p

नैनोसेकंड में एक सुन्न timedelta64 सरणी स्केलर दृश्य वापस करने के लिए, timedelta.asm8 का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd उदाहरण निम्नलिखित कोड है import pandas as pd # TimeDeltas is Python’s standard datetime library uses a dif

यह जांचने के लिए कि क्या कुछ NaN के साथ पांडा इंडेक्स एक फ्लोटिंग प्रकार है, index.is_floating() का उपयोग करें। तरीका। 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([5.7, 6.8, 10.5, np.nan,17.8, 25.6, np.nan

टुपल जैसे नाम के घटकों को वापस करने के लिए, timedelta.components . का उपयोग करें 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.Timedelta(

TimeDelta से दिनों की संख्या प्राप्त करने के लिए, timedelta.days . का उपयोग करें पंडों में 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। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta

यह जाँचने के लिए कि क्या पंडों के सूचकांक में केवल संख्यात्मक डेटा है, index.is_numeric() का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import numpy as np पूर्णांक, फ्लोट और NaNs के साथ पांडा अनुक्रमणिका बनाना index = pd.Index([5, 10.2, 25, 50, 75.2, 100, np.

आंतरिक संगतता के लिए नैनोसेकंड में टाइमडेल्टा प्राप्त करने के लिए पंडों में timedelta.delta गुण का उपयोग करें। 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 बना

यह जाँचने के लिए कि पंडों का सूचकांक वस्तु प्रकार का है या नहीं, index.is_object() का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(["Electronics", 6, 10.5, "Accessories", 25.6, 30]) पांडा सूचकांक प्रद

Timedelta ऑब्जेक्ट का अधिकतम मान लौटाने के लिए, timedelta.max संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta = pd.Timedelta('5 days 1 min 45 s 40 ns') अधिकतम मान लौटाएं timedelta.max उदाहरण निम्नलिखित कोड है import pandas as

पांडा इंडेक्स का न्यूनतम मान वापस करने के लिए, index.min() . का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([10.5, 20.4, 40.5, 25.6, 5.7, 6.8, 30.8, 50.2]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n&qu

Timedelta ऑब्जेक्ट का अधिकतम मान लौटाने के लिए, timedelta.min 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। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta = pd.Timedelta('2 days 1

पांडा सूचकांक का अधिकतम मूल्य वापस करने के लिए, index.max() . का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना index = pd.Index([10, 20, 70, 40, 90, 50, 25, 30]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print("Pandas Index...\n",index) अधि

Timedelta ऑब्जेक्ट से माइक्रोसेकंड 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। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelt

Timedelta ऑब्जेक्ट से माइक्रोसेकंड वापस करने के लिए, timedelta.nanoseconds 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। Timedelta ऑब्जेक्ट बनाएं timedelta =

अनुक्रमणिका का नाम बदलने के लिए, index.rename() . का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane', 'Ship','Truck','Suburban'], name ='Tr

Timedelta ऑब्जेक्ट से नैनोसेकंड वापस करने के लिए, timedelta.nanoseconds 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 एनएस का उपयोग करके नैनोसेकंड के लि

Timedelta ऑब्जेक्ट से नैनोसेकंड वापस करने के लिए, timedelta.nanoseconds 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 एनएस का उपयोग करके नैनोसेकंड के लिए