आप पिवट तालिका में NaN मानों को शून्य से बदलने के लिए पांडा में fill_value तर्क का उपयोग कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index='...
अक्सर, आप पांडा पिवट तालिका में कॉलम नामों को एक विशिष्ट तरीके से बदलना या प्रारूपित करना चाह सकते हैं। सौभाग्य से, पांडा के अंतर्निहित कार्यों का उपयोग करके ऐसा करना आसान है। निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि यह कैसे करना...
आप एक पांडा डेटाफ़्रेम से दूसरे डेटाफ़्रेम में एक कॉलम जोड़ने के लिए दो तरीकों में से एक का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: एक डेटाफ़्रेम से दूसरे में अंतिम कॉलम स्थिति में एक कॉलम जोड़ें #add some_col from df2...
आप दो पांडा डेटाफ़्रेम को अलग-अलग कॉलम नामों के साथ मर्ज करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: p.d. merge (df1, df2, left_on=' left_column_name ', right_on=' right_column_name ') निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में एक कॉलम को हटाने के लिए निम्नलिखित दो तरीकों का उपयोग कर सकते हैं जिसमें कॉलम नाम में “अनाम” शामिल है: विधि 1: डेटा आयात करते समय अनाम कॉलम हटाएँ df = pd. read_csv (' my_data.csv ',...
अक्सर आप विभिन्न कार्यों को चलाने और अभ्यास करने के लिए पांडा में नमूना डेटासेट तक पहुंचना चाह सकते हैं। सौभाग्य से, आप अंतर्निहित परीक्षण फ़ंक्शन का उपयोग करके नमूना पांडा डेटासेट बना सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण बताते हैं कि इस...
निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि पांडा डेटाफ़्रेम का उपयोग करके तीन अलग-अलग टी-परीक्षण कैसे करें: स्वतंत्र दो-नमूना टी-परीक्षण वेल्च का दो-नमूना टी-परीक्षण युग्मित नमूने टी-परीक्षण उदाहरण 1: पांडा में स्वतंत्र दो-नमूना टी-परीक्षण एक स्वतंत्र दो-नमूना टी-परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने...
आप पांडा डेटाफ़्रेम के एक कॉलम को ऑब्जेक्ट से फ़्लोट में बदलने के लिए निम्न विधियों में से एक का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: astype() का उपयोग करें df[' column_name '] = df[' column_name ']. astype (float) विधि 2:...
आप | का उपयोग कर सकते हैं पांडा में “OR” ऑपरेटर के रूप में प्रतीक। उदाहरण के लिए, आप पांडा डेटाफ़्रेम में उन पंक्तियों को फ़िल्टर करने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं जो शर्त 1 या...
अक्सर, आप एक विशिष्ट प्रकार का विश्लेषण करने के लिए एक्सेल में श्रेणीबद्ध डेटा को संख्यात्मक डेटा में परिवर्तित करना चाह सकते हैं। उदाहरण के लिए, मान लें कि हम 20 लोगों से किसी फिल्म के लिए श्रेणीबद्ध रेटिंग प्रदान करने...