Häufig möchten Sie möglicherweise zwei oder mehr Pandas-DataFrames stapeln. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion pandas concat() einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele dafür. Beispiel 1: Stapeln Sie zwei Pandas DataFrames Der folgende Code zeigt, wie man zwei Panda-DataFrames...
Häufig möchten Sie möglicherweise zwei Pandas-DataFrames über mehrere Spalten hinweg zusammenführen. Glücklicherweise ist dies einfach mit der Funktion pandas merge() zu bewerkstelligen, die die folgende Syntax verwendet: p.d. merge (df1, df2, left_on=['col1','col2'], right_on = ['col1','col2']) In diesem Tutorial erfahren Sie, wie...
Häufig möchten Sie möglicherweise alle eindeutigen Werte über mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame finden. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion pandas unique() in Kombination mit der Funktion ravel() einfach zu bewerkstelligen: unique() : Gibt eindeutige Werte in der Reihenfolge ihres Auftretens...
Oft möchten Sie möglicherweise die Anzahl der fehlenden Werte in einem Pandas-DataFrame zählen. Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele zum Zählen fehlender Werte mithilfe des folgenden DataFrame: import pandas as pd import numpy as np #create DataFrame with some missing values df...
Häufig möchten Sie möglicherweise ein Datum/eine Uhrzeit in ein Datum in Pandas umwandeln. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion .dt.date einfach zu bewerkstelligen, die die folgende Syntax verwendet: df[' date_column '] = pd. to_datetime (df[' datetime_column ']). dt . date Beispiel:...
Häufig möchten Sie möglicherweise Zeilennummern in einem Pandas-DataFrame abrufen, die einen bestimmten Wert enthalten. Glücklicherweise ist dies mit der .index- Funktion einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion. Beispiel 1: Zeilennummern abrufen, die einem...
Häufig möchten Sie möglicherweise Zeilen in einem Pandas-DataFrame auswählen, in denen ein bestimmter Wert in einer der Spalten angezeigt wird. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion .any pandas einfach zu bewerkstelligen. In diesem Tutorial werden einige Beispiele für die praktische Verwendung...
Häufig möchten Sie möglicherweise einen Pandas-DataFrame basierend auf einer Spalte mit Datumsangaben sortieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion sort_values() einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion. Beispiel 1: Nach Datumsspalte sortieren Angenommen, wir...
Der symmetrische mittlere absolute prozentuale Fehler (SMAPE) wird verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit von Modellen zu messen. Es wird wie folgt berechnet: SMAPE = (1/n) * Σ(|Prognose – Ist| / ((|Ist| + |Prognose|)/2) * 100 Gold: Σ – ein Symbol, das „Summe“...
Die quadratische Regression ist ein Regressionstyp, mit dem wir die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen quantifizieren können, wenn die wahren Beziehungen quadratisch sind, was in einem Diagramm wie ein „U“ oder ein umgekehrtes „U“ aussehen kann. Das heißt, wenn...