Un grafico a barre in pila è un tipo di grafico che utilizza barre divise in un numero di sottobarre per visualizzare i valori di più variabili contemporaneamente. Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come creare il seguente grafico...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per convertire una variabile categoriale in una variabile numerica in un DataFrame panda: df[' column_name '] = pd. factorize (df[' column_name '])[0] Puoi anche utilizzare la seguente sintassi per convertire ciascuna variabile categoriale...
L’analisi what-if è un tipo di analisi che consente di inserire numeri diversi nelle formule per vedere come cambiano i risultati. Ad esempio, supponiamo che un negozio venda tre prodotti diversi a prezzi diversi e calcoli le entrate totali generate da...
Puoi utilizzare la seguente sintassi per contare il numero di valori di cella in un intervallo di date in Fogli Google: = COUNTIFS ( A2:A11 , " >= " & D2 , A2:A11 , " <= " & E2 ) Questa...
Spesso potresti voler contare il numero di celle in un intervallo in Fogli Google che soddisfano uno dei diversi criteri. Per fare ciò, è possibile utilizzare la seguente sintassi di base: = ArrayFormula ( SUM ( COUNTIF ( A:A , {...
Spesso potresti voler creare un DataFrame panda da una o più serie panda. Gli esempi seguenti mostrano come creare un DataFrame panda utilizzando le serie esistenti come righe o colonne del DataFrame. Esempio 1: creare un DataFrame Pandas utilizzando le serie...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per sostituire i valori NaN con stringhe in un DataFrame panda: Metodo 1: sostituisci i valori NaN con una stringa in tutto il DataFrame df. fillna ('', inplace= True ) Metodo 2: sostituisci i valori...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per convertire un DataFrame panda da un formato ampio a un formato lungo: df = pd. melt (df, id_vars=' col1 ', value_vars=[' col2 ', ' col3 ', ...]) In questo scenario, col1 è...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per convertire un DataFrame panda dal formato lungo a quello ampio: df = pd. pivot (df, index=' col1 ', columns=' col2 ', values=' col3 ') In questo scenario, col1 diventerà l’indice, col2 diventeranno...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per raggruppare e tracciare con un DataFrame panda: Metodo 1: raggruppa e disegna più linee in un unico percorso #define index column df. set_index ('day', inplace= True ) #group data by product and display sales...