يمكن استخدام الدالة lapply() في لغة R لتطبيق دالة على كل عنصر في القائمة أو المتجه أو إطار البيانات والحصول على القائمة وفقًا لذلك. لاستخدام الدالة lapply() مع وسائط متعددة، يمكنك استخدام الصيغة الأساسية التالية: #define function my_function <- function...
يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي مع الدالة grepl() في R لتصفية الصفوف في إطار بيانات يحتوي على أحد أنماط السلسلة المتعددة في عمود معين: library (dplyr) new_df <- filter(df, grepl(paste(my_patterns, collapse=' | '), my_column)) يقوم بناء الجملة هذا بتصفية إطار...
يمكنك استخدام الطرق التالية لقياس قيم متغير بين 0 و 1 في R: الطريقة الأولى: استخدام قاعدة R #define function to scale values between 0 and 1 scale_values <- function (x){(x-min(x))/(max(x)-min(x))} x_scaled <- rescale(x) الطريقة الثانية: استخدم حزمة الموازين library (scales)...
يمكنك استخدام الطرق التالية لاستخدام الدالة التي() مع شروط متعددة في R: الطريقة الأولى: التي () بشروط متعددة باستخدام AND new_df <- df[which(df$my_column >= 14 & df$my_column <= 25), ] الطريقة الثانية: التي () بشروط متعددة باستخدام OR new_df <- df[which(df$my_column...
يمكنك استخدام الدالة pandas.to_datetime() لتحويل عمود سلسلة إلى عمود تاريخ ووقت في pandas DataFrame. عند استخدام هذه الوظيفة، يمكنك استخدام وسيطة التنسيق لتحديد التنسيق الذي يوجد به التاريخ الخاص بك لتجنب الأخطاء عند تحويله من سلسلة إلى وقت التاريخ. تستخدم هذه...
يمكنك تحديد الوظيفة المخصصة التالية للبحث عن قيم فريدة في الباندا وتجاهل قيم NaN: def unique_no_nan(x): return x. dropna (). single () ستعيد هذه الوظيفة سلسلة الباندا التي تحتوي على كل قيمة فريدة باستثناء قيم NaN. توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام...
يمكن استخدام معامل ارتباط بيرسون لقياس الارتباط الخطي بين متغيرين. يأخذ معامل الارتباط هذا دائمًا قيمة تتراوح بين -1 و 1 حيث: -1 : الارتباط الخطي السلبي التام بين متغيرين. 0 : لا يوجد ارتباط خطي بين متغيرين. 1: الارتباط الخطي...
يمكنك استخدام وسيطة العلامة مع القيمة o لإنشاء قطعة أرض بحرية بها نقاط كعلامات: import seaborn as sns sns. lineplot (data=df, x=' x_var ', y=' y_var ', marker=' o ') يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا. مثال: قم...
يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لحساب عدد العناصر الصفرية في مصفوفة NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array == 0 ) سيعيد هذا المثال تحديدًا عدد العناصر التي تساوي الصفر في مصفوفة NumPy التي تسمى my_array . يوضح المثال...
يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لحساب عدد العناصر المساوية لـ True في مصفوفة NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array) سيعيد هذا المثال تحديدًا عدد العناصر المساوية لـ True في مصفوفة NumPy التي تسمى my_array . يوضح المثال التالي...