Statorials

次の基本構文を使用して、NumPy 配列内の NaN に等しい要素の数をカウントできます。 import numpy as np n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array)) この特 […]...

次の基本構文を使用して、NumPy 配列内の特定の値より大きい要素の数をカウントできます。 import numpy as np vals_greater_10 = (data > 10 ). sum () この特 […]...

次の基本構文を使用して、特定の列の最も頻繁に使用される 10 個の値のみを含む棒グラフをパンダで作成できます。 import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt # […]...

pandasのcrosstab()関数でnormalize引数を使用すると、数値の代わりにパーセンテージ値を表示するクロス集計を作成できます。 p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 , n […]...

pandascrosstab()関数でaggfunc引数を使用すると、特定のメトリックを使用して値を集計するクロス集計を作成できます。 p.d. crosstab (index=df. col1 , columns=df […]...

次のメソッドを使用して棒グラフを作成し、Pandas クロス集計のカウントを視覚化できます。 方法 1: 集合棒グラフを作成する import matplotlib. pyplot as plt my_crosstab. […]...

次のメソッドを使用して、Pandas クロス集計の行または列を並べ替えることができます。 方法 1: クロス集計を行の値で並べ替える p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 ). sort_ […]...

次の構文を使用して、pandas でquery()関数を使用し、変数名を参照できます。 df. query (' team == @team_name ') この特定のクエリは、pandas DataFrame 内で、チ […]...

多くの場合、パンダのquery()メソッドでisin()関数を使用して、列にリスト内の値が含まれる DataFrame 内の行をフィルター処理することができます。 これを行うには、次の構文を使用できます。 df. que […]...

pandas のgroupby()関数で次の基本構文を使用すると、2 つの列でグループ化し、別の列を集計できます。 df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean () […]...