आप NumPy सरणी से विशिष्ट तत्वों को हटाने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: विशिष्ट मान के बराबर तत्वों को हटाएँ #remove elements whose value is equal to 12 new_array = np. delete (original_array, np. where...
आप उन पंक्तियों का चयन करने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं जो पांडा डेटाफ़्रेम में एक विशिष्ट स्ट्रिंग से शुरू नहीं होती हैं: df[~df. my_column . str . startswith ((' this ', ' that '))] यह...
आप उन स्तंभों का चयन करने के लिए R में dplyr पैकेज से निम्नलिखित फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं जो किसी विशिष्ट स्ट्रिंग से प्रारंभ नहीं होते हैं: विधि 1: उन स्तंभों का चयन करें जो किसी विशिष्ट स्ट्रिंग से...
आप विशिष्ट स्ट्रिंग वाले कॉलम का चयन करने के लिए R में dplyr पैकेज से निम्नलिखित फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: विशिष्ट स्ट्रिंग वाले कॉलम का चयन करें df %>% select(matches(" string1 ")) विधि 2: कई स्ट्रिंग्स में...
जब सांख्यिकी की बात आती है तो छात्र अक्सर एक प्रश्न पूछते हैं: जब प्रत्येक समूह का नमूना आकार समान न हो तो क्या टी-परीक्षण करना संभव है? संक्षिप्त उत्तर: हां, जब नमूना आकार बराबर न हो तो आप टी-परीक्षण कर...
एक-नमूना टी-परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि जनसंख्या माध्य एक निश्चित मान के बराबर है या नहीं। आप एक-नमूना टी-परीक्षण करने के लिए आर में निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: t. test...
दो-नमूना टी-परीक्षण का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि दो आबादी के साधन बराबर हैं या नहीं। आप आर में दो-उदाहरण टी-परीक्षण करने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: t. test (group1, group2, var....
आप पांडा डेटाफ़्रेम में किसी विशेष स्ट्रिंग वाले कॉलम का चयन करने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: विशिष्ट स्ट्रिंग वाले कॉलम का चयन करें df. filter (regex=' string1 ') विधि 2: कई स्ट्रिंग्स में से...
पांडा डेटाफ़्रेम में एकाधिक स्तंभों में अधिकतम मान ज्ञात करने के लिए आप निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: एकाधिक स्तंभों में अधिकतम मान ज्ञात करें df[[' col1 ', ' col2 ', ' col3 ']]. max (axis= 1...
आप डेटा फ़्रेम में एकाधिक कॉलम का नाम बदलने के लिए R में dplyr पैकेज से निम्नलिखित फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: नाम बदलें() का उपयोग करें df %>% rename(new1 = old1, new2 = old2) विधि 2: rename_with()...