È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per contare il numero di elementi uguali a NaN in un array NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array)) Questo particolare esempio restituirà il numero di elementi pari a NaN...
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per contare il numero di elementi maggiori di un valore specifico in un array NumPy: import numpy as np vals_greater_10 = (data > 10 ). sum () Questo particolare esempio restituirà il numero...
Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per creare un grafico a barre in panda che includa solo i 10 valori più frequenti in una colonna specifica: import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt #find values with top 10...
Puoi utilizzare l’argomento normalize nella funzione pandas crosstab() per creare una tabella a campi incrociati che visualizzi valori percentuali anziché numeri: p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 , normalize=' index ') L’argomento normalizzazione accetta tre diversi argomenti: all : mostra...
Puoi utilizzare l’argomento aggfunc nella funzione pandas crosstab() per creare una tabella incrociata che aggrega valori utilizzando una metrica specifica: p.d. crosstab (index=df. col1 , columns=df. col2 , values=df. col3 , aggfunc=' count ') Il valore predefinito di aggfunc è “count”,...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per creare un grafico a barre per visualizzare i conteggi in una tabella a campi incrociati Pandas: Metodo 1: creare un grafico a barre raggruppate import matplotlib. pyplot as plt my_crosstab. plot (kind=' bar ')...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per ordinare righe o colonne in una tabella a campi incrociati Pandas: Metodo 1: ordinare la tabella incrociata in base ai valori delle righe p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 ). sort_index (axis= 0...
È possibile utilizzare la seguente sintassi per utilizzare la funzione query() in panda e fare riferimento a un nome di variabile: df. query (' team == @team_name ') Questa particolare query cerca righe in un DataFrame panda in cui la colonna...
Spesso potresti voler utilizzare la funzione isin() nel metodo query() in panda per filtrare le righe in un DataFrame in cui una colonna contiene un valore in un elenco. A tale scopo è possibile utilizzare la seguente sintassi: df. query ('...
Puoi utilizzare la seguente sintassi di base con la funzione groupby() in panda per raggruppare per due colonne e aggregare un’altra colonna: df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean () Questo particolare esempio raggruppa DataFrame per colonne var1...