टुपल्स की एक सरणी से एक इंटरवलएरे का निर्माण करने के लिए, pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples() का उपयोग करें। विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टुपल्स जैसे सरणी से एक नया इंटरवलएरे बनाएं:- array = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 25),(15, 70)])

दिए गए टाइमस्टैम्प को अवधि में बदलने के लिए, timestamp.to_period() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, आवृत्ति . का उपयोग करके आवृत्ति सेट करें पैरामीटर। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T

दिए गए टाइमस्टैम्प को अवधि में बदलने के लिए, timestamp.to_period() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, आवृत्ति . का उपयोग करके आवृत्ति सेट करें पैरामीटर। न्यूनतम आवृत्ति के लिए, freq को T के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pd के रूप में पांडा आयात करें टाइमस्टैम्प ऑब्ज

दिए गए टाइमस्टैम्प को अवधि में बदलने के लिए, timestamp.to_period() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, freq पैरामीटर का उपयोग करके फ़्रीक्वेंसी सेट करें। साप्ताहिक आवृत्ति के लिए, आवृत्ति को W के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प

दिए गए टाइमस्टैम्प को अवधि में बदलने के लिए, timestamp.to_period() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, आवृत्ति . का उपयोग करके आवृत्ति सेट करें पैरामीटर। मासिक आवृत्ति के लिए, आवृत्ति को M के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्

यह जांचने के लिए कि क्या दो इंडेक्स ऑब्जेक्ट्स में समान ऑब्जेक्ट विशेषताएँ और प्रकार हैं, index1.identical(index2) का उपयोग करें। विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा अनुक्रमणिका1 और अनुक्रमणिका2 बनाना - index1 = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) index2 = pd.In

दिए गए टाइमस्टैम्प को अवधि में बदलने के लिए, timestamp.to_period() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, आवृत्ति . का उपयोग करके आवृत्ति सेट करें पैरामीटर। त्रैमासिक आवृत्ति के लिए, freq को Q के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब

दिए गए टाइमस्टैम्प को अवधि में बदलने के लिए, timestamp.to_period() . का उपयोग करें तरीका। उसके भीतर, आवृत्ति . का उपयोग करके आवृत्ति सेट करें पैरामीटर। घंटे की आवृत्ति के लिए, freq को H के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्ज

टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट को मूल पायथन डेटाटाइम ऑब्जेक्ट में बदलने के लिए, टाइमस्टैम्प.to_pydatetime() विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट बनाएं timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11T13:12:34.261811') टाइमस्टैम्प क

टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट से वर्तमान दिनांक और समय प्राप्त करें, timestamp.today() . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd import datetime पांडा में टाइमस्टैम्प बनाएं timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 10, 10)) टाइमस्टैम्प प्रदर्शित करें pr

किसी विशिष्ट स्थान पर एक नया अनुक्रमणिका मान सम्मिलित करने के लिए, index.insert() . 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'])

प्रोलेप्टिक ग्रेगोरियन ऑर्डिनल वापस करने के लिए, timestamp.toordinal() का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pd के रूप में पांडा आयात करें पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट बनाएं टाइमस्टैम्प =pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33) प्रोलेप्टिक ग्रेगोरियन ऑर्डिनल को लौटें

टाइमस्टैम्प को दूसरे समय क्षेत्र में बदलें, timestamp.tz_convert() . का उपयोग करें . समय क्षेत्र को पैरामीटर के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट बनाएं। हमने समय क्षेत्र भी निर्धारित किया है timestamp = pd.Timestamp(

पहली अनुक्रमणिका में अंतिम से एक नया अनुक्रमणिका मान सम्मिलित करने के लिए, index.insert() का उपयोग करें तरीका। अंतिम अनुक्रमणिका मान -1 और मान को पैरामीटर के रूप में सम्मिलित करने के लिए सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Ind

यह जांचने के लिए कि क्या पंडों के सूचकांक में केवल बूलियन हैं, index.is_boolean() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना index = pd.Index([True, True, False, False, True, True, True]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें - print(

भोले टाइमस्टैम्प को स्थानीय समय क्षेत्र में बदलने के लिए, timestamp.tz_locale() का उपयोग करें . उसके भीतर, tz पैरामीटर का उपयोग करके समय क्षेत्र सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक भोले टाइमस्टैम्प बनाना timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.26

POSIX टाइमस्टैम्प से एक भोले UTC डेटाटाइम का निर्माण करने के लिए, timestamp.utcfromtimestamp() का उपयोग करें तरीका। POSIX को तर्क के रूप में पास करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd टाइमस्टैम्प बनाएं timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624'

यह जांचने के लिए कि क्या पंडों के सूचकांक में स्पष्ट डेटा है, index.is_categorical() का उपयोग करें। पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd श्रेणी . के रूप में सेट प्रकार के साथ पांडा अनुक्रमणिका बनाना astype() . का उपयोग करके विधि - index = pd.Index(["

UTC दिन और समय का प्रतिनिधित्व करने वाला एक नया टाइमस्टैम्प वापस करने के लिए, timestamp.utcnow() का उपयोग करें तरीका। 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 स

यह जांचने के लिए कि क्या पंडों का सूचकांक एक अस्थायी प्रकार है, index.is_floating() का उपयोग करें पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd पांडा इंडेक्स बनाना - index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, 20.4, 25.6, 30.8, 40.5, 50.2]) पांडा सूचकांक प्रदर्शित करें -