Spesso potresti voler unire due set di dati in R in base a stringhe che corrispondono in modo imperfetto. Questo a volte viene chiamato corrispondenza fuzzy . Il modo più semplice per eseguire la corrispondenza fuzzy in R è utilizzare la...
Spesso potresti voler unire due set di dati insieme in panda basati su stringhe che corrispondono in modo imperfetto. Questo si chiama corrispondenza fuzzy . Il modo più semplice per eseguire la corrispondenza fuzzy nei panda è utilizzare la funzione get_close_matches()...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per calcolare la modalità in un oggetto GroupBy in panda: df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. agg ( pd.Series.mode ) L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. Esempio: modalità Calcola in un...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per calcolare l’ordinamento dei valori in un oggetto GroupBy in panda: df[' rank '] = df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. rank () L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. Esempio: calcolo...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per raggruppare le righe DataFrame in un elenco utilizzando GroupBy in panda: Metodo 1: raggruppare le righe in un elenco per una colonna df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. agg ( list ). reset_index...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per raggruppare le righe per mese in un DataFrame panda: df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' values_column ']. sum () Questa particolare formula raggruppa le righe per data in your_date_column...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per calcolare il numero di riquadri di una variabile raggruppata da un’altra variabile in panda: #define bins groups = df. groupby ([' group_var ', pd. cut (df. value_var , bins)]) #display bin count by group...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per concatenare stringhe da GroupBy in panda: df. groupby ([' group_var '], as_index= False ). agg ({' string_var ': ' ' .join }) Questa particolare formula raggruppa le righe in base alla colonna...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per raggruppare le righe in un DataFrame panda e quindi ordinare i valori all’interno dei gruppi: df. sort_values ([' var1 ',' var2 '],ascending= False ). groupby (' var1 '). head () L’esempio seguente mostra come...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per visualizzare gli n valori più grandi per gruppo in un DataFrame panda: #display two largest values by group df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. nlargest ( 2 ) E puoi utilizzare la seguente...