ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ'] ", 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ। ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ \'ਹੈ _ pcp\' ਹੋਰ 0 \'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 "] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 "] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ। ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 "ਹੈ] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ \'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰੋ \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \',\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \' ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \']) ",\' ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ \'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \',\' ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ "] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \',\' ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, "ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਜੇ \'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਜਾਂ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈਃ \\ncomorb _ tips = [\'ਪਲਮ\', \'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\nif ਤਾਂ ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ \'ਐਂਡੋ\' ਸਤਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = ": \\n ਜੇਕਰ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 1 ਜਾਂ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 2: \\n comorb_types.append (\'ਐਂਡੋ\') \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = "ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ", \'ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁੱਟ ਦਿਓ ਜੋ ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ\'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ\', \'ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, "ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਜੇ \'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਜਾਂ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈਃ \\ncomorb _ tips = [\'ਪਲਮ\', \'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\nif ਤਾਂ ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ \'ਐਂਡੋ\' ਸਤਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = ": \\n ਜੇਕਰ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 1 ਜਾਂ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 2: \\n comorb_types.append (\'ਐਂਡੋ\') \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = "ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ", \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ\', "ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਕੋਡ ਜੋ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਪੇਸ ਹਨਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'\\\\S +\', ",ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ), \'ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓ\'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \',\' ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, "ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਜੇ \'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਜਾਂ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈਃ \\ncomorb _ tips = [\'ਪਲਮ\', \'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\nif ਤਾਂ ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ \'ਐਂਡੋ\' ਸਤਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = ": \\n ਜੇਕਰ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 1 ਜਾਂ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 2: \\n comorb_types.append (\'ਐਂਡੋ\') \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = "ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ", \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ\', "ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਕੋਡ ਜੋ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਪੇਸ ਹਨਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'\\\\S +\', ",ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ) ", \'ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓ\', \'ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤਾ ਕੋਡ, ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏਃ \\ncomorb _ ਟਾਇਪਸ = [\'ਪਲਮ\',\'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰ df [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ।df [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ (ਉੱਪਰ = 20) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਉਪਰੋਕਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ?\' ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \',\' ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, "ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਜੇ \'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਜਾਂ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈਃ \\ncomorb _ tips = [\'ਪਲਮ\', \'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\nif ਤਾਂ ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ \'ਐਂਡੋ\' ਸਤਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = ": \\n ਜੇਕਰ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 1 ਜਾਂ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 2: \\n comorb_types.append (\'ਐਂਡੋ\') \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = "ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ", \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ\', "ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਕੋਡ ਜੋ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਪੇਸ ਹਨਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'\\\\S +\', ",ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ) ", \'ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓ\', \'ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤਾ ਕੋਡ, ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏਃ \\ncomorb _ ਟਾਇਪਸ = [\'ਪਲਮ\',\'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰ df [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ।df [\'comorb _ type\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ (ਉੱਪਰ = 20) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਉਪਰੋਕਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ?\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓਃ \\ncol _ list = [\'ਕਾਲਮ 1\', \'ਕਾਲਮ 2\', \'ਕਾਲਮ 3\'] \\nhistogram =ਡੀ. ਐੱਫ. [ਕੋਲ _ ਲਿਸਟ]. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਹਨ, ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਮੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ \'] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \',\' ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, "ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਜੇ \'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਜਾਂ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈਃ \\ncomorb _ tips = [\'ਪਲਮ\', \'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\nif ਤਾਂ ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ \'ਐਂਡੋ\' ਸਤਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = ": \\n ਜੇਕਰ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 1 ਜਾਂ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 2: \\n comorb_types.append (\'ਐਂਡੋ\') \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = "ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ", \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ\', "ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਕੋਡ ਜੋ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਪੇਸ ਹਨਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'\\\\S +\', ",ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ) ", \'ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓ\', \'ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤਾ ਕੋਡ, ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏਃ \\ncomorb _ ਟਾਇਪਸ = [\'ਪਲਮ\',\'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰ df [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ।df [\'comorb _ type\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ (ਉੱਪਰ = 20) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਉਪਰੋਕਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ?\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓਃ \\ncol _ list = [\'ਕਾਲਮ 1\', \'ਕਾਲਮ 2\', \'ਕਾਲਮ 3\'] \\nhistogram =ਡੀ. ਐੱਫ. [ਕੋਲ _ ਲਿਸਟ]. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਹਨ, ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ\',\' ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਮੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੰਬਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ncol _ ਸੂਚੀ = [\'ਕਾਲਮ1\', \'ਕਾਲਮ2\', \'ਕਾਲਮ3\'] \\nhistogram = df [col _ ਸੂਚੀ]. ਹਿਸਟੋਗਰਾਮ (ਕਾਲਮ _ ਚੌਡ਼ਾਈ = 1) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗਰਾਮ) "," ਡਿਫਸਾਡਾ _ ਪੀਟੀ _ ਪਰਿਵਰਤਨ (ਡੀ. ਐੱਫ.): \\n ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਕਿਸਮ\'] = = 5 & ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨਾਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 2 _ ਆਰਮ _ 1\' & ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਕਿਸਮ\'] = = 2 & ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨਾਮ\']= \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਬਾਂਹ _ 1\': \\n ਵਾਪਸੀ 1 "] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ।', ' [\'ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ\', "ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਕੋਡ ਕੁੱਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾਃ\\ndf.fillna (df.groupby (\'ਮਰੀਜ਼ ID\'). ਪਰਿਵਰਤਨ (\'ਪਹਿਲਾ\'), ਸਥਾਨ = ਸੱਚਾ) \\n ਇਹ ਕੋਡ ਹੋਵੇਗਾਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਈ. ਡੀ. ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਲਓ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਕਰੋ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ VLookup ਬਰਾਬਰ numpy.vectorize.vlookup ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈਃ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਰੇ, ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ।ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਐਰੇ। ਇਹ ਫਿਰ ਪਹਿਲੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \', ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,ਜੇਕਰ ਕਾਲਮ \'pcp\' ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ pcp\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\']ਹੋਰ 0\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ \'pcp\'ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'has _ pcp\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'pcp\' ਕਾਲਮ ਇੰਟ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ 1ਹੋਰ 0 ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'has _ Match\'] = 1 ਜੇਕਰ df [\'pcp\'] = = df [\'ਰੇਫਰਲ _ md\'] ਨਹੀਂ ਤਾਂ 0 \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\'pcp\' ਕਾਲਮ \'ਰੈਫਰਲ _ md\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ,ਫਿਰ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ, ਜੇਕਰ \'admit _ ਡੇਟ\' ਨਾਮਕ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ \'ਡਿਸਚ _ ਡੇਟ\' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ 1 ਹੋਰ 0 \', "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\' ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ \'] = 1 ਜੇਕਰਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ \'admit _ date\' ਕਾਲਮ \'disch _ date\' ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਉਹ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਹੈਜ਼ _ ਮੈਚ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਪਾਇਥਨ, ਬੀਮਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ "ਮੈਡੀਕੇਡ", "ਮੈਡੀਕੇਅਰ", "ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ", "ਸੈਲਫ-ਪੇਅ" ਅਤੇ "ਅਦਰ" ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਬਣਾਓ।"ਤੁਸੀਂ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\'] = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਜੇਕਰਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਡ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\' ਜੇਕਰdf [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਸਵੈ-ਭੁਗਤਾਨ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ \'ਹੋਰ\' ਜੇਕਰ df [\'ਬੀਮਾ\'] = = \'ਹੋਰ\' ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ \'ਬੀਮਾ\' ਕਾਲਮ ਇਸ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ\'ਮੈਡੀਕੇਡ\', \'ਮੈਡੀਕੇਅਰ\', \'ਕਮਰਸ਼ੀਅਲ\', \'ਸੈਲਫ-ਪੇਅ\', ਜਾਂ \'ਅਦਰ\', ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ \'ਬੀਮਾ ਕਿਸਮ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ \'ਹੋਰ\' ਦਾ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ. \', ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ, ਕਤਾਰ ਨੂੰ\' ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮ \'ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ\' ਪਲਮ \'ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਜਦੋਂ \'ਓਐੱਸਏ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਸੀਓਪੀਡੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪਲਮ ਐੱਮਬੀ\' ਕਾਲਮ 1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'ਕਾਰਡੀਆਕ\' ਮੁੱਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ \'ਐੱਚਟੀਐੱਨ\' ਕਾਲਮ 1 ਅਤੇ/ਜਾਂ ਹੈ।\'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਹੈ ", ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = \'ਪਲਮ\' ਜੇਕਰ (df [\'osa\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਕਾਪਡ\' = = 1 ਜਾਂ df [\'ਪਲਮ\'ਐੱਮ. ਬੀ. \'] = = 1) ਨਹੀਂ ਤਾਂ\' ਕਾਰਡੀਆਕ \'ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ. \'] = = 1 ਜਾਂ ਡੀ. ਐੱਫ. [\' ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ. \'] = = 1): \\n ਇਹ ਕੋਡ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ\' ਓ. ਐੱਸ. ਏ. \'ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ,\' ਸੀ. ਓ. ਪੀ. ਡੀ. \'ਕਾਲਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ1, \'ਪਲਮ ਐੱਮ. ਬੀ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, \'ਐੱਚ. ਟੀ. ਐੱਨ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ/ਜਾਂ \'ਪੀ. ਸੀ. ਆਈ.\' ਕਾਲਮ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮੁੱਲ (ਪਲਮ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਆਕ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ. \',\' ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਮਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋਪਾਈਥਨ \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਸੇਟ, "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\', \') \\nਲੈੱਨ (ਸ਼ਬਦ) \\n\\ndf [\'ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ\'] = ਕੌਂਟ _ ਵਰਡਜ਼ (df [\'ਸੈੱਲ ਸਮੱਗਰੀ\') \'ਵਾਪਸ ਕਰੋ,\' ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਤਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ-\\ndef \u0a0eਣ੍ਣ _ ਸ਼ਬਦ (ਸ਼ਬਦ): \\n ਸ਼ਬਦ = s.split (\',\') \\n ਗਿਣਤੀ = {} \\n ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਲਈਸ਼ਬਦਃ \\n ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] + = 1\\n ਨਹੀਂ ਤਾਂਃ \\n ਗਿਣਤੀਆਂ [ਸ਼ਬਦ] = 1\\n ਵਾਪਸੀ ਗਿਣਤੀਆਂ \\n\\ndf [\'ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ\'] = ਗਿਣਤੀ _ ਸ਼ਬਦ (df [\'ਸੈੱਲ\'ਸਮੱਗਰੀ \'])\', \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਵੇ\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਡ਼ ਸਕਦੇ ਹੋਜੋਡ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂਃ \\ndf [\'ਕੁੱਲ\'] = df [\'ਕੋਲ 1\'] + df [\'ਕੋਲ 2\'] + df [\'ਕੋਲ 3\'] + df [\'ਕੋਲ 4\'] + df [\'ਕੋਲ 5\'] +df [\'ਕੋਲ6\'] \\n ਇਹ ਕੋਡ \'ਕੁੱਲ\' ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ \'ਕੋਲ1\', \'ਕੋਲ2\', \'ਕੋਲ3\', \'ਕੋਲ4\', \'ਕੋਲ5\' ਅਤੇ \'ਕੋਲ6\' ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜੋਡ਼ ਦੇਵੇਗਾ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ \',\' ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਡੈਟਾਸੇਟਃ ਕੁੰਜੀ ਲਈ \\ncorrelation _ tables = df.corr () \\n, ਮੁੱਲ correlation_table.items (): \\n ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ> 1: \\n ਪ੍ਰਿੰਟ (ਕੁੰਜੀ, ਮੁੱਲ) \'ਵਿੱਚ,\' ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋਇੱਕ ਡਾਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, "" ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਅਸਟਾਈਪ (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ =df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) \',\' ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵੇਖੋ ਪਰ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ 999 ਅਤੇ 1000 ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ \',\' ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚੋਂ \'999\' ਅਤੇ \'1000\' ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] =df [\'ਕਾਲਮ\']. astype (\'ਸਟਰ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'999\', \'ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ\') \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'1000\', \'ਰੀਜੈਕਸ = ਟਰੂ) \\ਨਿਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) "", ਡੈਫ ਗੇਟ _ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ (df) ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਕੋਮੋਰਬ _ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇ ਸ਼ੂਗਰ ਹੈਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਫਿਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਤਰ \'ਐਂਡੋ\' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, "ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜੋਡ਼ਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਜੇ \'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\' ਕਾਲਮ ਖਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ 1 ਜਾਂ 2 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈਃ \\ncomorb _ tips = [\'ਪਲਮ\', \'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\nif ਤਾਂ ਕੋਮੋਰਬ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ \'ਐਂਡੋ\' ਸਤਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = ": \\n ਜੇਕਰ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 1 ਜਾਂ df [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\'] = = 2: \\n comorb_types.append (\'ਐਂਡੋ\') \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰdf [\'ਡਾਇਬਟੀਜ਼\']! = "ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ", \'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਹਨ\', "ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਕੋਡ ਜੋ ਸਤਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਕਾਲਮ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਪੇਸ ਹਨਃ \\ndf [\'ਕਾਲਮ\'] = df [\'ਕਾਲਮ\']. ਸਟਰ. ਰਿਪਲੇਸ (\'\\\\S +\', ",ਰੇਗੇਕਸ = ਟਰੂ) ", \'ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓ\', \'ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤਾ ਕੋਡ, ਸਿਰਫ ਚੋਟੀ ਦੇ 20 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏਃ \\ncomorb _ ਟਾਇਪਸ = [\'ਪਲਮ\',\'ਕਾਰਡੀਆਕ\'] \\ndf [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] = comorb_types.pop (0) ਜੇਕਰ df [\'ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ\'] ਕੋਮੋਰਬ _ ਟਾਈਪ ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਹੋਰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ।df [\'comorb _ type\']. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ (ਉੱਪਰ = 20) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਉਪਰੋਕਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ?\', \'ਤੁਸੀਂ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਓਃ \\ncol _ list = [\'ਕਾਲਮ 1\', \'ਕਾਲਮ 2\', \'ਕਾਲਮ 3\'] \\nhistogram =ਡੀ. ਐੱਫ. [ਕੋਲ _ ਲਿਸਟ]. ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ () \\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ) ", \'ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਹਨ, ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ\',\' ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਮੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੰਬਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਹਿਸਟੋਗਰਾਮਃ \\ncol _ ਸੂਚੀ = [\'ਕਾਲਮ1\', \'ਕਾਲਮ2\', \'ਕਾਲਮ3\'] \\nhistogram = df [col _ ਸੂਚੀ]. ਹਿਸਟੋਗਰਾਮ (ਕਾਲਮ _ ਚੌਡ਼ਾਈ = 1) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਹਿਸਟੋਗਰਾਮ) "," ਡਿਫਸਾਡਾ _ ਪੀਟੀ _ ਪਰਿਵਰਤਨ (ਡੀ. ਐੱਫ.): \\n ਜੇਕਰ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਕਿਸਮ\'] = = 5 & ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨਾਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 2 _ ਆਰਮ _ 1\' & ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਕਿਸਮ\'] = = 2 & ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨਾਮ\']= \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\': \\n ਰਿਟਰਨ 1 "," ਤੁਸੀਂ ਸਰਜਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਰੈੱਡਕੈਪ ਘਟਨਾ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਕਈ ਬਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\ndefਸਾਡਾ _ ਪੀਟੀ _ ਪਰਿਵਰਤਨ (ਡੀ. ਐੱਫ.): \\n ਜੇਕਰ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਕਿਸਮ\'] = = 5 ਅਤੇ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨਾਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 2 _ ਆਰਮ _ 1\' ਅਤੇ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਕਿਸਮ\'] = = 2 ਅਤੇdf [\'ਰੇਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\'): \\n 1\\n ਐਲੀਫ (df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\' = = 5 ਅਤੇ df [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 3 _ ਆਰਮ _ 1\' ਅਤੇdf [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 2 ਅਤੇ df [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\'): \\n ਰਿਟਰਨ 2\\n ਐਲੀਫ (df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 5 ਅਤੇ df [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = =\'ਸਰਜਰੀ _ 4 _ ਆਰਮ _ 1\' ਅਤੇ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 2 ਅਤੇ ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\'): \\n ਰਿਟਰਨ 3\\n ਐਲੀਫ (ਡੀ. ਐੱਫ. [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 5 ਅਤੇdf [\'ਰੇਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 5 _ ਆਰਮ _ 1\' ਅਤੇ df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 2 ਅਤੇ df [\'ਰੇਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\' = = \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\'): \\n ਰਿਟਰਨ 4\\n ਐਲੀਫ(df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 5 ਅਤੇ df [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 6 _ ਆਰਮ _ 1\' ਅਤੇ df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 2 ਅਤੇ df [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = =\'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\'): \\n ਰਿਟਰਨ 5\\n ਐਲੀਫ (df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 5 ਅਤੇ df [\'ਰੈਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 7 _ ਆਰਮ _ 1\' ਅਤੇ df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 2 ਅਤੇdf [\'ਰੇਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\'): \\n ਰਿਟਰਨ 6\\n ਐਲੀਫ (df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\' = = 5 ਅਤੇ df [\'ਰੇਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ\', "ਸਾਡੇ _ pt _ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਨੂੰ ਡਿਫ ਕਰੋ (df): \\n ਜੇਕਰdf [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 5 & df [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = = \'ਸਰਜਰੀ _ 2 _ ਆਰਮ _ 1\' & df [\'ਸਰਜਰੀ _ ਟਾਈਪ\'] = = 2 & df [\'ਰੈੱਡਕੈਪ _ ਈਵੈਂਟ _ ਨੇਮ\'] = \'ਸਰਜਰੀ _ 1 _ ਆਰਮ _ 1\': \\nਇਸ ਨਵੇਂ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ "] ', 'ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਤਾਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਾਮਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰਾਂਗਾ। \n ']