<\/p>\n
Anda dapat menggunakan fungsideskripsikan ()<\/strong> untuk menghasilkan statistik deskriptif<\/a> untuk variabel dalam pandas DataFrame.<\/span><\/p>\n Untuk menghapus notasi ilmiah dari output fungsi deskripsikan()<\/strong> , Anda dapat menggunakan metode berikut:<\/span><\/p>\n Metode 1: Hapus notasi ilmiah saat menggunakan deskripsikan() dengan kolom<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: Hapus notasi ilmiah saat menggunakan deskripsikan() dengan banyak kolom<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik dengan pandas DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Jika kita menggunakan fungsi deskripsikan()<\/strong> untuk menghitung statistik deskriptif kolom penjualan<\/strong> , nilai keluaran akan ditampilkan dalam notasi ilmiah:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa setiap nilai keluaran ditampilkan menggunakan notasi ilmiah.<\/span><\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghapus notasi ilmiah dari output:<\/span><\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa nilai keluaran sekarang ditampilkan tanpa notasi ilmiah.<\/span><\/p>\n Jika kita menggunakan fungsi deskripsikan()<\/strong> untuk menghitung statistik deskriptif untuk setiap kolom numerik, nilai keluaran akan ditampilkan dalam notasi ilmiah:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa setiap nilai keluaran ditampilkan menggunakan notasi ilmiah.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghapus notasi ilmiah dari output:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa nilai keluaran sekarang ditampilkan tanpa notasi ilmiah.<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa dalam contoh ini kami menggunakan 0:.5f<\/strong> untuk menampilkan 5<\/strong> tempat desimal pada output.<\/span><\/p>\n Jangan ragu untuk mengganti angka 5<\/strong> dengan angka lain untuk menampilkan jumlah tempat desimal yang berbeda.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Pandas: cara menghitung jumlah kumulatif per kelompok<\/a> Anda dapat menggunakan fungsideskripsikan () untuk menghasilkan statistik deskriptif untuk variabel dalam pandas DataFrame. Untuk menghapus notasi ilmiah dari output fungsi deskripsikan() , Anda dapat menggunakan metode berikut: Metode 1: Hapus notasi ilmiah saat menggunakan deskripsikan() dengan kolom df[‘ my_column ‘]. describe (). apply ( lambda x: format (x, ‘ f ‘)) Metode 2: Hapus […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' my_column<\/span> ']. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: format<\/span> (x, ' f<\/span> '))<\/strong><\/span><\/pre>\n df. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.apply<\/span> (' {0:.5f}<\/span> '. format<\/span> ))\n<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' store<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' sales<\/span> ': [8450550, 406530, 53000, 6000, 2000, 4000, 5400, 6500],\n ' returns<\/span> ':[2212200, 145200, 300, 2500, 700, 600, 800, 1200]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n store sales returns\n0 A 8450550 2212200\n1 A 406530 145200\n2 A 53000 300\n3 A 6000 2500\n4 B 2000 700\n5 B 4000 600\n6 B 5400 800\n7 B 6500 1200<\/strong><\/span><\/pre>\n Contoh 1: Hapus notasi ilmiah saat menggunakan deskripsikan() dengan kolom<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate descriptive statistics for sales column\ndf[' sales<\/span> ']. describe<\/span> ()\n<\/span>\n<\/span>count 8.000000e+00\nmean 1.116748e+06\nstd 2.966552e+06\nmin 2.000000e+03\n25% 5.050000e+03\n50% 6.250000e+03\n75% 1.413825e+05\nmax 8.450550e+06\nName: sales, dtype: float64<\/strong><\/pre>\n #calculate descriptive statistics for sales column and suppress scientific notation<\/span>\ndf[' sales<\/span> ']. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: format<\/span> (x, ' f<\/span> '))\n\ncount 8.000000\nmean 1116747.500000\nstd 2966551.594104\nmin 2000.000000\n25% 5050.000000\n50% 6250.000000\n75% 141382.500000\nmax 8450550.000000\nName: sales, dtype: object\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Contoh 2: Hapus notasi ilmiah saat menggunakan deskripsikan() dengan banyak kolom<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate descriptive statistics for each numeric column\ndf. describe<\/span> ()\n<\/span><\/span>\n sales returns\ncount 8.000000e+00 8.000000e+00\nmean 1.116748e+06 2.954375e+05\nstd 2.966552e+06 7.761309e+05\nmin 2.000000e+03 3.000000e+02\n25% 5.050000e+03 6.750000e+02\n50% 6.250000e+03 1.000000e+03\n75% 1.413825e+05 3.817500e+04\nmax 8.450550e+06 2.212200e+06<\/strong><\/pre>\n #calculate descriptive statistics for numerical columns and suppress scientific notation<\/span>\ndf. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.apply<\/span> (' {0:.5f}<\/span> '. format<\/span> ))\n\n sales returns\ncount 8.00000 8.00000\nmean 1116747.50000 295437.50000\nstd 2966551.59410 776130.93692\nmin 2000.00000 300.00000\n25% 5050.00000 675.00000\n50% 6250.00000 1000.00000\n75% 141382.50000 38175.00000\nmax 8450550.00000 2212200.00000\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: cara menghitung nilai unik berdasarkan kelompok<\/a>
Pandas: cara menghitung korelasi berdasarkan kelompok<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"