Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Anzahl der Elemente gleich NaN in einem NumPy-Array zu zählen: import numpy as np n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array)) In diesem speziellen Beispiel wird die Anzahl der Elemente zurückgegeben, die NaN im...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Anzahl der Elemente zu zählen, die größer als ein bestimmter Wert in einem NumPy-Array sind: import numpy as np vals_greater_10 = (data > 10 ). sum () In diesem speziellen Beispiel wird...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in Pandas ein Balkendiagramm zu erstellen, das nur die 10 häufigsten Werte in einer bestimmten Spalte enthält: import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt #find values with top 10 occurrences in...
Sie können das Argument normalize in der Funktion pandas crosstab() verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die Prozentwerte anstelle von Zahlen anzeigt: p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 , normalize=' index ') Das Normalisierungsargument akzeptiert drei verschiedene Argumente: alle :...
Sie können das Argument aggfunc in der Funktion pandas crosstab() verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die Werte anhand einer bestimmten Metrik aggregiert: p.d. crosstab (index=df. col1 , columns=df. col2 , values=df. col3 , aggfunc=' count ') Der Standardwert von aggfunc...
Mit den folgenden Methoden können Sie ein Balkendiagramm erstellen, um die Anzahl in einer Pandas-Kreuztabelle zu visualisieren: Methode 1: Erstellen Sie ein gruppiertes Balkendiagramm import matplotlib. pyplot as plt my_crosstab. plot (kind=' bar ') Methode 2: Erstellen Sie ein gestapeltes Balkendiagramm...
Sie können die folgenden Methoden verwenden, um Zeilen oder Spalten in einer Pandas-Kreuztabelle zu sortieren: Methode 1: Kreuztabelle nach Zeilenwerten sortieren p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 ). sort_index (axis= 0 , ascending= False ) Methode 2: Kreuztabelle nach Spaltenwerten...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um die Funktion query() in Pandas zu verwenden und auf einen Variablennamen zu verweisen: df. query (' team == @team_name ') Diese spezielle Abfrage sucht nach Zeilen in einem Pandas-DataFrame, in denen die Teamspalte dem...
Häufig möchten Sie möglicherweise die Funktion isin() in der Methode query() in Pandas verwenden, um Zeilen in einem DataFrame zu filtern, in denen eine Spalte einen Wert in einer Liste enthält. Sie können dazu die folgende Syntax verwenden: df. query ('...
Sie können die folgende grundlegende Syntax mit der Funktion „groupby()“ in Pandas verwenden, um nach zwei Spalten zu gruppieren und eine weitere Spalte zu aggregieren: df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean () In diesem speziellen Beispiel wird...