आप पांडा डेटाफ़्रेम में डुप्लिकेट कॉलम बनाने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: df[' my_column_duplicate '] = df. loc [:, ' my_column '] निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें। उदाहरण:...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में सूचियों के एक कॉलम को कई कॉलमों में विभाजित करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: #split column of lists into two new columns split = pd. DataFrame (df[' my_column ']. to_list (),...
आप किसी दिए गए नमूने के लिए वर्ग विचलन के योग की गणना करने के लिए Google शीट्स में DEVSQ फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है: = DEVSQ ( value1, value2, value3,...
आप किसी दिए गए नमूने के लिए वर्ग विचलन के योग की गणना करने के लिए एक्सेल में DEVSQ फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है: = DEVSQ ( value1, value2, value3, ......
किसी दिए गए नमूने के वर्गों के योग की गणना करने के लिए आप Google शीट में SUMSQ फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है: = SUMSQ ( value1, value2, value3, ... )...
आप किसी दिए गए नमूने के लिए वर्गों के योग की गणना करने के लिए एक्सेल में SUMSQ फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है: = SUMSQ ( value1, value2, value3, ... )...
आप अपने डेटा में फिट होने वाले घातीय वक्र के सूत्र की गणना करने के लिए Excel में LOGEST फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। वक्र का समीकरण निम्नलिखित रूप लेगा: वाई = बी* एमएक्स यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का...
आप अपने डेटा में फिट होने वाले घातीय वक्र के सूत्र की गणना करने के लिए Google शीट्स में LOGEST फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। वक्र का समीकरण निम्नलिखित रूप लेगा: वाई = बी* एमएक्स यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स...
आप एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मॉडल को डेटा के एक सेट में फिट करने के लिए Excel में LINEST फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है: = LINEST ( known_y's, [known_x's], [const], [stats] )...
आप R में डेटा फ़्रेम में समान कॉलम मान वाली पंक्तियों को संयोजित करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: library (dplyr) df %>% group_by(group_var1, group_var2) %>% summarise(across(c(values_var1, values_var2), sum)) निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में...