È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per creare un istogramma per ciascuna colonna di un DataFrame panda: import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt #define number of subplots fig, axis = plt. subplots (1, 3) #create histogram...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per visualizzare le percentuali sull’asse y di un istogramma panda: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt from matplotlib. ticker import PercentFormatter #create histogram, using percentages instead...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per confrontare due DataFrames panda riga per riga: Metodo 1: confronta i frame di dati e mantieni solo le righe con differenze df_diff = df1. compare (df2, keep_equal= True , align_axis= 0 ) Metodo 2:...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per confrontare le date tra due colonne in un DataFrame panda: Metodo 1: aggiungi una nuova colonna al DataFrame che visualizza il confronto delle date df[' met_due_date '] = df[' comp_date '] < df[' due_date...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per confrontare le stringhe tra due colonne in un DataFrame panda: df[' col1 ']. str . strip (). str . lower () == df[' col2 ']. str . strip (). str . lower...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per confrontare i valori di tre colonne in R: df$all_matching <- df$A == df$B & df$B == df$C Questa sintassi crea una nuova colonna chiamata all_matching che restituisce TRUE se tutte le colonne...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per convertire più colonne in fattori utilizzando le funzioni nel pacchetto dplyr : Metodo 1: convertire colonne specifiche in fattori library (dplyr) df %>% mutate_at(c(' col1 ', ' col2 '), as. factor ) Metodo 2:...
Puoi utilizzare la seguente formula di base per confrontare tre colonne in Fogli Google: =IF(AND( B2 = C2 , C2 = D2 ), " Equal ", " Not Equal ") Questa particolare formula confronta i valori nelle celle B2 , C2...
Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per utilizzare la funzione ffill() in panda per passare valori di riempimento in base a una condizione in un’altra colonna: df[' sales '] = df. groupby (' store ')[' sales ']. ffill () Questo...
È possibile utilizzare la funzione fillna() con un dizionario per sostituire i valori NaN in una colonna di un DataFrame Panda in base ai valori in un’altra colonna. Per fare ciò, è possibile utilizzare la seguente sintassi di base: #define dictionary...