आप पांडा डेटाफ़्रेम में समूह-स्थानांतरित मानों की गणना करने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: किसी समूह द्वारा ऑफसेट की गणना करें df[' lagged_values '] = df. groupby ([' group '])[' values ']. shift ( 1...
पांडा में कॉलम नाम से कॉलम इंडेक्स मान प्राप्त करने के लिए आप निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: कॉलम नाम के लिए कॉलम इंडेक्स प्राप्त करें df. columns . get_loc (' this_column ') विधि 2: एकाधिक कॉलम...
आप उन सूचकांकों को प्राप्त करने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं जिनके लिए NumPy में कोई शर्त सत्य है: विधि 1: ऐसे सूचकांक प्राप्त करें जहां NumPy सरणी में स्थिति सत्य है #get indices of values greater...
पायथन का स्टैटमॉडल मॉड्यूल विभिन्न प्रकार के फ़ंक्शन और कक्षाएं प्रदान करता है जो आपको विभिन्न सांख्यिकीय मॉडल को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। निम्नलिखित चरण-दर-चरण उदाहरण दिखाता है कि स्टैटमॉडल फ़ंक्शंस का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन कैसे करें। चरण...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में किसी सूची को कॉलम में बदलने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: df[' new_column '] = pd. Series (some_list) निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें। उदाहरण:...
आप यह जांचने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं कि पांडा डेटाफ़्रेम के कॉलम में कोई विशेष मान मौजूद है या नहीं: विधि 1: जांचें कि कॉलम में कोई मान है या नहीं 22 in df[' my_column ']....
आप पांडा डेटाफ़्रेम में रोलिंग अधिकतम मान की गणना करने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: स्लाइडिंग अधिकतम की गणना करें df[' rolling_max '] = df. values_column . cummax () विधि 2: प्रति समूह स्लाइडिंग अधिकतम...
यदि यह पहले से मौजूद नहीं है तो आप पांडा डेटाफ़्रेम में कॉलम बनाने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: df[' my_column '] = df. get (' my_column ', df[' col1 '] * df[' col2 ']) यह...
आप NumPy मैट्रिक्स को एक सरणी में बदलने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: A1 का उपयोग करें my_array = my_matrix. A1 विधि 2: रवेल() का उपयोग करें my_array = np. asarray (my_matrix). ravel () दोनों...
आप पांडा डेटाफ़्रेम से कुछ को छोड़कर सभी कॉलम हटाने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: डबल क्रोशिया हुक का उपयोग करना df = df[[' col2 ', ' col6 ']] विधि 2: .loc का उपयोग करें...