カテゴリー: ガイド

ブートストラップは、サンプル サイズが小さく、基礎となる分布が不明な場合に統計の信頼区間を構築するために使用できる方法です。 ブートストラップの基本的なプロセスは次のとおりです。 指定されたデータセットから置換されたk […]...

次のメソッドを使用して、2 つの NumPy 配列の値を比較できます。 方法 1: 2 つの NumPy 配列が要素レベルで等しいかどうかをテストする #test if array A and array B are e […]...

次のメソッドを使用して、NumPy 配列から NaN 値を削除できます。 方法 1: isnan() を使用する new_data = data[~np. isnan (data)] 方法 2: isfinite() を […]...

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame でgroupby()関数とtransform()関数を一緒に使用できます。 方法 1: 組み込み関数で groupby() と transform() を使用する […]...

次の構文を使用して、複数の単語を含む Excel のセルをフィルターできます。 =FILTER( A2:B8 ,ISNUMBER(SEARCH("word1", A2:A8 ))*ISNUMBER(SEARCH("wor […]...

次の構文を使用すると、Excel の同じ列で複数の条件を指定して COUNTIF 関数を実行できます。 =SUMPRODUCT(COUNTIF( A2:A16 ,{"word1","word","word3"})) この […]...

次の構文を使用して、pandas DataFrame の列を浮動小数点数から整数に変換できます。 df[' float_column '] = df[' float_column ']. astype (int) 次の例 […]...

次のメソッドを使用して、乱数を含む NumPy 行列を作成できます。 方法 1: ランダムな整数の NumPy 行列を作成する n.p. random . randint (low, high, (rows, colum […]...

np.mean()関数またはnp.average()関数を使用して、Python で配列の平均値を計算できます。 2 つの関数の微妙な違いは次のとおりです。 np.mean は常に算術平均を計算します。 np.avera […]...

次の基本構文を使用して、複数の pandas DataFrame を一度に追加できます。 import pandas as pd #append multiple DataFrames df_big = pd. conc […]...