カテゴリー: ガイド

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の 2 つの列間の日付を比較できます。 方法 1: 日付比較を表示する新しい列を DataFrame に追加します。 df[' met_due_date '] = […]...

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の 2 つの列間の文字列を比較できます。 df[' col1 ']. str . strip (). str . lower () == df[' col2 '] […]...

次の基本構文を使用して、R の 3 つの列の値を比較できます。 df$all_matching <- df$A == df$B & df$B == df$C この構文は、 all_matchingという新し […]...

dplyrパッケージの関数を使用して、次の方法を使用して複数の列を因子に変換できます。 方法 1: 特定の列を因子に変換する library (dplyr) df %>% mutate_at(c(' col1 ', […]...

次の基本的な数式を使用して、Google スプレッドシートの 3 つの列を比較できます。 =IF(AND( B2 = C2 , C2 = D2 ), " Equal ", " Not Equal ") この特定の数式は、 […]...

次の基本構文を使用して、パンダのffill()関数を使用して、別の列の条件に基づいて塗りつぶし値を渡すことができます。 df[' sales '] = df. groupby (' store ')[' sales '] […]...

fillna()関数を辞書とともに使用して、pandas DataFrame の 1 つの列の NaN 値を別の列の値に基づいて置き換えることができます。 これを行うには、次の基本構文を使用できます。 #define d […]...

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の文字列列を日時形式に変換できます。 方法 1: 文字列列を日時に変換する df[' col1 '] = pd. to_datetime (df[' col1 ' […]...

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame から複数の列を削除できます。 方法 1: 複数の列を名前で削除する df. drop (columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col4 ' […]...

次のメソッドを使用して、2D NumPy 配列の行と列を追加できます。 方法 1: NumPy 配列の行を追加する arr. sum (axis= 1 ) 方法 2: NumPy 配列列を追加する arr. sum (a […]...