カテゴリー: ガイド
多くの場合、2 つ以上の pandas DataFrame をスタックしたい場合があります。幸いなことに、これは pandas concat()関数を使用して簡単に行うことができます。 このチュートリアルでは、これを行う […]...
多くの場合、複数の列にまたがる 2 つの pandas DataFrame をマージしたい場合があります。幸いなことに、これは、次の構文を使用する pandas merge()関数を使用して簡単に実行できます。 p.d. […]...
多くの場合、pandas DataFrame の複数の列にわたってすべての一意の値を検索したい場合があります。幸いなことに、これは、pandas unique()関数とravel()関数を組み合わせて使用することで簡単に […]...
パンダ データフレーム内の欠損値の数を数えたい場合があります。 このチュートリアルでは、次の DataFrame を使用して欠損値をカウントする方法の例をいくつか示します。 import pandas as pd imp […]...
多くの場合、日付/時刻をパンダの日付に変換したい場合があります。幸いなことに、これは、次の構文をとる.dt.date関数を使用して簡単に実行できます。 df[' date_column '] = pd. to_datet […]...
多くの場合、パンダ データフレームで特定の値を含む行番号を取得したい場合があります。 幸いなことに、これは.index関数を使用して簡単に行うことができます。 このチュートリアルでは、この機能の実際の使用例をいくつか示し […]...
多くの場合、pandas DataFrame で、列の 1 つに特定の値が表示される行を選択したい場合があります。 幸いなことに、これは.any pandas 関数を使用して簡単に行うことができます。このチュートリアルで […]...
多くの場合、日付を含む列に基づいて pandas DataFrame を並べ替えたい場合があります。幸いなことに、これはsort_values()関数を使用して簡単に行うことができます。 このチュートリアルでは、この機能 […]...
対称平均絶対パーセント誤差 (SMAPE) は、モデルの予測精度を測定するために使用されます。次のように計算されます。 SMAPE = (1/n) * Σ(|予測 – 実績| / ((|実際| + |予測|)/2) * […]...
二次回帰は、真の関係が二次である場合に、予測子変数と応答変数の間の関係を定量化するために使用できる回帰の一種であり、グラフ上の「U」または反転した「U」のように見える場合があります。 つまり、予測変数が増加すると、応答変 […]...