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Pandas의 loc 함수를 사용하여 DataFrame에서 레이블별로 여러 열을 선택할 수 있습니다. 이를 수행하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다. 방법 1: 이름으로 여러 열 선택 df. loc [:,[' col2 ',' col4 ']] 방법 2: 범위의 모든 열 선택 df. loc [:, '...

다음 방법을 사용하여 부분 일치를 기반으로 Pandas DataFrame에서 열을 선택할 수 있습니다. 방법 1: 부분 일치를 기준으로 열 선택 #select columns that contain 'team' df. loc [:, df. columns . str . contains (' team ')] 방법 2: 여러 부분 일치를...

NumPy 배열에서 가장 빈번한 값을 찾으려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다. 방법 1: 가장 자주 발생하는 값 찾기 #find frequency of each value values, counts = np. unique (my_array, return_counts= True ) #display value with highest frequency values[counts. argmax ()] NumPy...

R의 LETTERS 상수를 사용하여 알파벳 문자에 액세스할 수 있습니다. 다음 예에서는 실제로 LETTERS 상수를 사용하는 가장 일반적인 방법을 보여줍니다. 예시 1: 대문자 생성 단순히 LETTERS 를 입력하면 알파벳의 각 문자가 대문자로 표시됩니다. #display every letter in alphabet in uppercase LETTERS [1]...

R의 mtext() 함수를 사용하여 플롯의 여백에 텍스트를 쓸 수 있습니다. 이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다. mtext(텍스트, 측면=3, 줄=0, …) 금: text : 작성할 텍스트 side : 텍스트를 쓸 경로의 측면(1=아래, 2=왼쪽, 3=위, 4=오른쪽) line : 사용할 여백선(음수 값은 텍스트를 경로...

R의 microbenchmark 패키지를 사용하여 다양한 표현식의 실행 시간을 비교할 수 있습니다. 이를 수행하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다. library (microbenchmark) #compare execution time of two different expressions microbenchmark( expression1, expression2) ) 다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다. 예: R에서...

종종 R에서 그래프가 포함된 표를 그리고 싶을 수도 있습니다. 다행히도, 이것은 GridExtra 패키지의 기능을 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다. 다음 예에서는 이 패키지의 함수를 사용하여 실제로 테이블을 그리는 방법을 보여줍니다. 예: R로 테이블 그리기 R에 다음과 같은 데이터 프레임이 있다고 가정합니다....

사분위수는 데이터 세트를 4개의 동일한 부분으로 나누는 값입니다. 짝수 개의 값이 있는 데이터 세트의 첫 번째 및 세 번째 사분위수를 찾으려면 다음 단계를 따르세요. 중앙값 식별(두 중앙값의 평균) 데이터 세트를 중앙값에서 절반으로 분할 Q1 은 데이터 세트 하단 절반의 중앙값입니다(중앙값 제외)....

데이터 세트의 모드는 가장 자주 나타나는 값을 나타냅니다. 히스토그램에서 모드를 찾으려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다. 1. 가장 높은 막대를 식별합니다. 2. 가장 높은 막대의 왼쪽 모서리에서 바로 다음 막대의 왼쪽 모서리까지 선을 그립니다. 3. 가장 높은 막대의 오른쪽 모서리에서 바로...

히스토그램은 데이터 세트의 값 빈도를 시각화하는 데 도움이 되는 차트 유형입니다. 대칭 히스토그램은 중심을 통과하는 선을 그리면 완벽하게 동일한 절반을 갖는 히스토그램 유형입니다. 대칭 히스토그램에는 두 가지 일반적인 유형이 있습니다. 단봉 대칭 히스토그램 : 피크가 있는 히스토그램 대칭 바이모달 히스토그램 :...