Anda dapat menggunakan argumen normalisasi dalam fungsi pandas crosstab() untuk membuat tab silang yang menampilkan nilai persentase, bukan angka: p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 , normalize=' index ') Argumen normalisasi menerima tiga argumen berbeda: all : Menampilkan persentase relatif...
Anda dapat menggunakan argumen aggfunc di fungsi pandas crosstab() untuk membuat tab silang yang menggabungkan nilai menggunakan metrik tertentu: p.d. crosstab (index=df. col1 , columns=df. col2 , values=df. col3 , aggfunc=' count ') Nilai default aggfunc adalah “count”, tetapi Anda dapat...
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk membuat diagram batang guna memvisualisasikan jumlah di tab silang Pandas: Metode 1: Membuat Plot Batang Berkelompok import matplotlib. pyplot as plt my_crosstab. plot (kind=' bar ') Metode 2: Buat Plot Batang Bertumpuk import matplotlib. pyplot...
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk mengurutkan baris atau kolom di tab silang Pandas: Metode 1: Urutkan tab silang berdasarkan nilai baris p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 ). sort_index (axis= 0 , ascending= False ) Metode 2: Urutkan tab...
Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk menggunakan fungsi query() di panda dan mereferensikan nama variabel: df. query (' team == @team_name ') Kueri khusus ini mencari baris dalam pandas DataFrame yang kolom teamnya sama dengan nilai yang disimpan dalam variabel bernama...
Seringkali Anda mungkin ingin menggunakan fungsi isin() dalam metode query() di panda untuk memfilter baris dalam DataFrame di mana kolom berisi nilai dalam daftar. Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk melakukan ini: df. query (' team in ["A", "B", "D"] ')...
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut dengan fungsi groupby() di panda untuk mengelompokkan berdasarkan dua kolom dan menggabungkan kolom lainnya: df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean () Contoh khusus ini mengelompokkan DataFrame berdasarkan kolom var1 dan var2...
Saat menggunakan fungsi pandas groupby() untuk mengelompokkan berdasarkan satu kolom dan menghitung nilai rata-rata kolom lain, pandas akan mengabaikan nilai NaN secara default. Jika Anda ingin menampilkan NaN jika ada nilai NaN di kolom, Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut: df....
Anda dapat menggunakan metode berikut dengan fungsi groupby() dan size() di panda untuk menghitung jumlah kemunculan per grup: Metode 1: menghitung kejadian yang dikelompokkan berdasarkan variabel df. groupby (' var1 '). size () Metode 2: Hitung kejadian yang dikelompokkan berdasarkan beberapa...
Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk menggunakan fungsi groupby() di panda untuk mengelompokkan kolom berdasarkan rentang nilai sebelum melakukan agregasi: df. groupby (pd. cut (df[' my_column '], [0, 25, 50, 75, 100])). sum () Contoh khusus ini akan mengelompokkan baris DataFrame...