श्रेणी: मार्गदर्शक

गोल्डफेल्ड-क्वांड्ट परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि प्रतिगमन मॉडल में हेटेरोस्केडैस्टिसिटी मौजूद है या नहीं। विषमलैंगिकता एक प्रतिगमन मॉडल में प्रतिक्रिया चर के विभिन्न स्तरों पर अवशेषों के असमान फैलाव को संदर्भित करती है। यदि...

आप पांडा डेटाफ़्रेम में पंक्तियों को वर्ष के अनुसार समूहित करने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: df. groupby (df. your_date_column . dt . year )[' values_column ']. sum () यह विशेष सूत्र आपके_डेट_कॉलम में पंक्तियों को...

आप पांडा डेटाफ़्रेम की एक पंक्ति को एक सूची में बदलने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: row_list = df. loc [2 ,:]. values . flatten (). tolist () यह विशेष सिंटैक्स डेटाफ़्रेम की पंक्ति अनुक्रमणिका की...

आप पायथन में स्किकिट-लर्न के साथ निर्मित रिग्रेशन मॉडल से रिग्रेशन गुणांक निकालने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: p.d. DataFrame ( zip ( X.columns , model.coef_ )) निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास...

पांडा डेटाफ़्रेम की अंतिम पंक्ति प्राप्त करने के लिए आप निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: अंतिम पंक्ति प्राप्त करें (पांडा श्रृंखला के रूप में) last_row = df. iloc [-1] विधि 2: अंतिम पंक्ति प्राप्त करें (पांडा डेटाफ़्रेम...

रैखिक प्रतिगमन की प्रमुख धारणाओं में से एक यह है कि अवशिष्टों को भविष्यवक्ता चर के प्रत्येक स्तर पर समान भिन्नता के साथ वितरित किया जाता है। इस धारणा को समरूपता के रूप में जाना जाता है। जब इस धारणा का...

R में आपके सामने एक त्रुटि आ सकती है: Error: Duplicate identifiers for rows यह त्रुटि तब होती है जब आप डेटा फ़्रेम में एक या अधिक कॉलम के मानों को उनके अपने कॉलम में फैलाने के लिए स्प्रेड() फ़ंक्शन का...

आप ggplot2 में किसी प्लॉट से NA मान हटाने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: library (ggplot2) ggplot(data=subset(df, ! is. na (this_column)), aes(x=this_column)) + geom_bar() यह विशेष उदाहरण एक बार प्लॉट बनाता है और डेटा फ़्रेम से...

आप एकाधिक डेटा फ़्रेम का उपयोग करके ggplot2 में प्लॉट बनाने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: library (ggplot2) ggplot() + geom_line(data=df1, aes(x=x_var, y=y_var), color=' blue ') + geom_line(data=df2, aes(x=x_var, y=y_var), color=' red ') यह विशेष उदाहरण...

dplyr में summarise() फ़ंक्शन का उपयोग करते समय, summarise() या Group_by() फ़ंक्शन में शामिल नहीं किए गए किसी भी वेरिएबल को स्वचालित रूप से हटा दिया जाएगा। हालाँकि, आप डेटा फ्रेम में सभी कॉलमों को बनाए रखते हुए डेटा को सारांशित...