श्रेणी: मार्गदर्शक

पांडा: अप्लाई और लैम्ब्डा का एक साथ उपयोग कैसे करें

आप पांडा डेटाफ़्रेम पर लैम्ब्डा फ़ंक्शन लागू करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: df[' col '] = df[' col ']. apply ( lambda x: ' value1 ' if x < 20 else ' value2 ') निम्नलिखित...

पांडा बनाम लोक: क्या अंतर है?

जब पांडा डेटाफ़्रेम की पंक्तियों और स्तंभों का चयन करने की बात आती है, तो .loc और .at दो आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले फ़ंक्शन हैं। यहाँ दोनों कार्यों के बीच सूक्ष्म अंतर है: .loc इनपुट तर्क के रूप में...

पांडा: np.where() के समतुल्य का उपयोग कैसे करें

आप अन्यथा तर्क का उपयोग करके NumPy सरणी के मानों को तुरंत अपडेट करने के लिए NumPy While() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित कोड दिखाता है कि एक निश्चित शर्त को पूरा करने वाले NumPy सरणी...

पांडा: पिवट तालिका में उप-योग कैसे जोड़ें

अक्सर आप पांडा पिवट तालिका में उप-योग जोड़ना चाह सकते हैं। सौभाग्य से, पांडा के अंतर्निहित कार्यों का उपयोग करके ऐसा करना आसान है। निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि यह कैसे करना है। उदाहरण: पांडा पिवोटटेबल में उप-योग जोड़ें मान लीजिए...

पांडा: मानों के योग के साथ पिवट टेबल कैसे बनाएं

आप पांडा में एक पिवट तालिका बनाने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं जो कुछ कॉलमों में मानों का योग प्रदर्शित करता है: p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ', aggfunc=' sum...

कैसे ठीक करें: वैल्यूएरर: na/nan मान वाले गैर-बूलियन सरणी के साथ मास्क करने में असमर्थ

पांडा का उपयोग करते समय आपको एक त्रुटि का सामना करना पड़ सकता है: ValueError : Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values यह त्रुटि आम तौर पर तब होती है जब आप पांडा डेटाफ़्रेम में पंक्तियाँ ढूंढने...

त्रुटि कैसे ठीक करें: "डेटा" एक डेटाफ़्रेम या अन्य ऑब्जेक्ट होना चाहिए जिसे "फ़ोर्टिफ़ाई ()" द्वारा लागू किया जा सके, संख्यात्मक वेक्टर नहीं

R में आपके सामने एक त्रुटि आ सकती है: Error: `data` must be a data frame, or other object coercible by `fortify()`, not a digital vector यह त्रुटि तब होती है जब आप डेटा फ्रेम में वेरिएबल्स को प्लॉट करने के...

Dplyr का उपयोग करके डेटा फ़्रेम में एकाधिक मानों को कैसे बदलें

आप dplyr पैकेज में फ़ंक्शंस का उपयोग करके R में डेटा फ़्रेम में एकाधिक मानों को बदलने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: library (dplyr) df %>% mutate(var1 = recode(var1, ' oldvalue1 ' = ' newvalue1 ',...

Dplyr का उपयोग करके किसी कॉलम में स्ट्रिंग को कैसे बदलें

आप dplyr पैकेज में फ़ंक्शंस का उपयोग करके डेटा फ़्रेम के किसी विशिष्ट कॉलम में स्ट्रिंग को बदलने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: एक स्ट्रिंग को एक नई स्ट्रिंग से बदलें library (dplyr) library (stringr)...

Dplyr में across() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें (3 उदाहरण)

आप एकाधिक कॉलम में परिवर्तन लागू करने के लिए R में dplyr पैकेज से cross() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। इस सुविधा का उपयोग करने के अनगिनत तरीके हैं , लेकिन निम्नलिखित विधियाँ कुछ सामान्य उपयोगों को दर्शाती हैं: विधि...