हिस्टोग्राम एक प्रकार का चार्ट है जो हमें डेटा सेट में मूल्यों की आवृत्ति को देखने में मदद करता है। एक सममित हिस्टोग्राम एक प्रकार का हिस्टोग्राम है जिसके केंद्र के माध्यम से एक रेखा खींचने पर उसके आधे हिस्से बिल्कुल...
संभाव्यता वितरण हमें संभाव्यता बताता है कि एक यादृच्छिक चर कुछ निश्चित मान लेता है। संभाव्यता वितरण के वैध होने के लिए, इसे दो आवश्यकताओं को पूरा करना होगा: 1. प्रत्येक संभावना 0 और 1 के बीच होनी चाहिए। 2. संभावनाओं...
किसी तारीख में तुरंत कई महीने जोड़ने के लिए आप Excel में EDATE() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह सूत्र निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग करता है: EDATE(प्रारंभ तिथि, महीना) सोना: प्रारंभ_तिथि : प्रारंभ तिथि महीना : आरंभ तिथि में...
आप एक्सेल में दो तिथियों के बीच सप्ताहों की संख्या की गणना करने के लिए निम्नलिखित सूत्रों का उपयोग कर सकते हैं: फॉर्मूला 1: दो तिथियों के बीच पूरे सप्ताह की गणना करें =INT(( B2 - A2 )/7) फॉर्मूला 2: दो...
आप पांडा डेटाफ़्रेम को छोटे टुकड़ों में तोड़ने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: #specify number of rows in each chunk n= 3 #split DataFrame into chunks list_df = [df[i:i+n] for i in range(0, len (df),n)] फिर...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में किसी कॉलम में स्ट्रिंग्स से विशिष्ट वर्णों को हटाने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: स्ट्रिंग्स से विशिष्ट वर्ण हटाएँ df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . replace (' this_string...
आप NumPy सरणी में दो पंक्तियों को स्वैप करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: some_array[[ 0 , 3 ]] = some_array[[ 3 , 0 ]] यह विशेष उदाहरण some_array नामक NumPy सरणी की पहली और चौथी...
आप NumPy सरणी में दो कॉलमों को स्वैप करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: some_array[:, [ 0 , 2 ]] = some_array[:, [ 2 , 0 ]] यह विशेष उदाहरण some_array नामक NumPy सरणी के पहले...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में दो पंक्तियों की स्थिति बदलने के लिए निम्नलिखित कस्टम फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं: def swap_rows (df, row1, row2): df. iloc [row1], df. iloc [row2] = df. iloc [row2]. copy (), df. iloc [row1]. copy ()...
आप एकाधिक स्तंभों के आधार पर पांडा में आवृत्ति तालिका बनाने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: df. value_counts ([' column1 ',' column2 ']) निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।...