يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لحساب عدد العناصر المساوية لـ NaN في مصفوفة NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array)) سيعيد هذا المثال تحديدًا عدد العناصر المساوية لـ NaN في مصفوفة NumPy التي تسمى my_array . يوضح...
يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لحساب عدد العناصر الأكبر من قيمة محددة في مصفوفة NumPy: import numpy as np vals_greater_10 = (data > 10 ). sum () سيعيد هذا المثال تحديدًا عدد العناصر الأكبر من 10 في مصفوفة NumPy التي...
يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لإنشاء مخطط شريطي في الباندا يتضمن فقط القيم العشرة الأكثر شيوعًا في عمود معين: import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt #find values with top 10 occurrences in 'my_column' top_10 = (df[' my_column...
يمكنك استخدام الوسيطة aggfunc في وظيفة pandas crosstab() لإنشاء جدول ترافقي يجمع القيم باستخدام مقياس محدد: p.d. crosstab (index=df. col1 , columns=df. col2 , values=df. col3 , aggfunc=' count ') القيمة الافتراضية لـ aggfunc هي “count”، ولكن يمكنك تحديد طرق تجميع...
يمكنك استخدام الطرق التالية لإنشاء مخطط شريطي لتصور الأعداد في جدول Pandas الجدولي: الطريقة الأولى: إنشاء مخطط شريطي متفاوت المسافات import matplotlib. pyplot as plt my_crosstab. plot (kind=' bar ') الطريقة الثانية: إنشاء مخطط شريطي مكدس import matplotlib. pyplot as plt...
يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لاستخدام الدالة query() في الباندا والإشارة إلى اسم متغير: df. query (' team == @team_name ') يبحث هذا الاستعلام المحدد عن صفوف في Pandas DataFrame حيث يكون عمود الفريق مساويًا للقيمة المخزنة في المتغير المسمى team_name...
غالبًا قد ترغب في استخدام الدالة isin() في طريقة query() في الباندا لتصفية الصفوف في DataFrame حيث يحتوي العمود على قيمة في القائمة. يمكنك استخدام بناء الجملة التالي للقيام بذلك: df. query (' team in ["A", "B", "D"] ') يقوم هذا...
يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي مع وظيفة groupby() في الباندا للتجميع حسب عمودين وتجميع عمود آخر: df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean () يقوم هذا المثال تحديدًا بتجميع DataFrame حسب العمودين var1 و var2 ، ثم...