หากต้องการตรวจสอบองค์ประกอบว่าช่วงเวลามีค่าหรือไม่ ให้ใช้ array.contains() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากการแยกแบบอาร์เรย์ - array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5]) แสดงช่วงเวลา - print("Our IntervalArray...\n

ในการตรวจสอบองค์ประกอบว่าช่วงเวลาทับซ้อนค่าใน IntervalArray ที่สร้างจากอาร์เรย์ของการแยก ให้ใช้ array.overlaps() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ช่วงเวลาสองช่วงคาบเกี่ยวกันหากมีจุดร่วม ซึ่งรวมถึงปลายทางที่ปิด ช่วงเวลาที่มีเฉพาะจุดปลายเปิดเหมือนกันจะไม่ทับซ้อนกัน สร้าง

ในการส่งคืน IntervalArray ที่เหมือนกับอันปัจจุบันแต่ปิดที่ด้านที่ระบุ ให้ใช้ array.set_closed() พร้อมพารามิเตอร์ ทั้งคู่ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากการแยกแบบอาร์เรย์ - array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5]) แสดงช่วงเวล

ในการส่งคืน Transpose ของดัชนี ให้ใช้ index.T ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Ship','Airplane']) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) แสดงทรานสโพสของด

ในการส่งคืนอาร์เรย์ที่แสดงข้อมูลในดัชนี Pandas ให้ใช้ index.values ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Ship','Airplane']) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\

หากต้องการคืนค่าดัชนีแบบโมโนโทนิก (เท่ากับหรือเพิ่มขึ้นเท่านั้น) ให้ใช้ index.is_monotonic_increasing ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([10, 20, 20, 30, 40]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) ตรวจสอบว่าดัชนี mono

หากต้องการคืนค่าดัชนีแบบโมโนโทนิก (เท่ากับหรือลดลงเท่านั้น) ให้ใช้ index.is_monotonic_decreasing ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([50, 40, 30, 30, 30]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) ตรวจสอบว่าดัชนี monotonic

หากต้องการตรวจสอบว่าดัชนีมีค่าที่ไม่ซ้ำกันหรือไม่ ให้ใช้ index.is_unique . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - นำเข้าแพนด้าเป็น pd ให้เราสร้างดัชนี - index =pd.Index([50, 40, 30, 20, 10]) แสดงดัชนี - print(ดัชนีแพนด้า...\n,ดัชนี) ตรวจสอบว่าดัชนีมีค่าเฉพาะหรือไม่ - print(\nดัชนี Pandas มีค่าเฉพาะหรื

หากต้องการตรวจสอบว่าดัชนีมีค่าที่ซ้ำกันหรือไม่ ให้ใช้ index.has_duplicates ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane']) แสดงดัชนี - print("Pandas In

หากต้องการตรวจสอบว่าดัชนีมี NaN หรือไม่ ให้ใช้ index.hasnans ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี สำหรับ NaN เราได้ใช้ numpy library - index = pd.Index(['Car','Bike', np.nan,'Car',np.nan, 'Ship'])

ในการส่งคืนวัตถุ dtype ของข้อมูลพื้นฐาน ให้ใช้ index.dtype ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index(['Car','Bike', 'Shop','Car','Airplace', 'Truck']) แสดงดัชนี - print("Pandas I

ในการส่งคืนสตริงของประเภทที่อนุมานจากค่า ให้ใช้ index.inferred_type ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี สำหรับ NaN เราได้ใช้ numpy library - index = pd.Index(['Car','Bike', np.nan,'Car',np.nan, 'Ship

หากต้องการคืนค่าทูเพิลของรูปร่างของข้อมูลพื้นฐาน ให้ใช้ index.shape ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane']) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\

ในการตั้งชื่อดัชนี ให้ใช้ index.set_names() และใส่ชื่อของดัชนีเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane']) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",in

ในการส่งคืนจำนวนไบต์ในข้อมูลดัชนีพื้นฐาน ให้ใช้ index.nbytes ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) รับไบต์ในข้อมูล - print("\nReturn the bytes...\n",i

หากต้องการส่งคืนจำนวนมิติข้อมูลพื้นฐาน ให้ใช้ index.nim ทรัพย์สิน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) รับขนาดของข้อมูล - print("\nReturn the dimensions...\n",

หากต้องการส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในข้อมูลดัชนีพื้นฐาน ให้ใช้ index.size ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) ส่งกลับจำนวนองค์ประกอบในดัชนี - print(&qu

หากต้องการตรวจสอบว่าดัชนีว่างเปล่าโดยมีองค์ประกอบ 0 หรือไม่ ให้ใช้ index.empty ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) ตรวจสอบดัชนีว่าง - print("\nIs the index emp

ในการส่งคืนการใช้หน่วยความจำของค่าดัชนี ให้ใช้ index.memory_usage() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) รับการใช้หน่วยความจำของค่า - print("\nThe mem

หากต้องการส่งคืนว่าองค์ประกอบทั้งหมดในดัชนีเป็นจริงหรือไม่ ให้ใช้ index.all() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี - index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",index) คืนค่า True หากองค์ประกอบทั้งหมดในดัชนีเ