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Pandas에서 groupby() 작업을 사용한 후 다음 구문을 사용하여 열의 평균 및 표준 편차를 계산할 수 있습니다. df. groupby ([' team '], as_index= False ). agg ({' points ':[' mean ', ' std ']}) 이 특정 예는 Team 열의 값을 기준으로 pandas...

시계열 데이터를 리샘플링한다는 것은 새로운 기간에 걸쳐 데이터를 집계하는 것을 의미합니다. groupby 연산자를 사용하여 pandas에서 시계열을 다시 샘플링하려면 다음 기본 구문을 사용할 수 있습니다. group = df. groupby ([pd. Group (freq=' W '), ' store ']) result = group[' sales ']....

seaborn regplot 함수를 사용하여 데이터 세트에 맞는 선형 회귀 모델을 그릴 수 있습니다. 불행하게도 Seaborn에는 선에서 회귀 방정식을 추출하는 내장 기능이 없지만 scipy.stats.linregress 함수를 사용하여 회귀 계수를 빠르게 찾을 수 있습니다. import scipy import seaborn as sns #create regplot p =...

다음 방법을 사용하여 열이 특정 값과 같지 않은 Pandas DataFrame을 필터링할 수 있습니다. 방법 1: 열이 특정 값과 같지 않은 경우 필터링 #filter rows where team column is not equal to 'Nets' df_filtered = df[df[' team '] != ' Nets ']...

다음 기본 구문을 사용하여 열이 두 개의 특정 값 사이에 있는 Pandas DataFrame에서 행을 선택할 수 있습니다. df_filtered = df[df[' points ']. between ( 25 , 35 )] 이 특정 예에서는 포인트 열의 값이 25에서 35 사이인 모든 행을 선택합니다. 대신...

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 날짜 및 시간 열을 단일 열로 결합할 수 있습니다. df[' datetime '] = pd. to_datetime (df[' date '] + ' ' + df[' time ']) 이 구문에서는 날짜 및 시간 열이 모두 현재 문자열이라고 가정합니다. 두...

다음 구문을 사용하여 Pandas에서 시계열을 그릴 수 있습니다. df. plot (x=' date ', y=' sales ') 이 특정 예에서는 x축에 date 라는 열을 사용하고 y축에 sales 라는 열을 사용하여 시계열 도표를 만듭니다. 다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다. 예:...

다음 기본 구문을 사용하여 Seaborn의 히트맵에 제목을 추가할 수 있습니다. import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #create heatmap sns. heatmap (df) #add title plt. title (' This is my title ') 다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을...

다음 수식을 사용하여 Excel에서 4가지 조건이 포함된 IF 함수를 만들 수 있습니다. 방법 1: 중첩된 IF 함수 =IF( C2 <15,"Bad",IF( C2 <20,"OK",IF( C2 <25,"Good",IF( C2 <30,"Great","Awesome")))) 방법 2: AND 논리를 사용한 IF 함수 =IF(AND( A2 ="Mavs", B2 ="Guard", C2 >20, D2...

다음 구문을 사용하여 Google 스프레드시트에서 IF 문과 함께 VLOOKUP을 사용할 수 있습니다. =IF(ISNA(VLOOKUP( D2 , A2:B11 , 2 , FALSE )), "", VLOOKUP( D2 , A2:B11 , 2 , FALSE )) 이 특정 수식은 A2:B11 범위에서 D2 셀의 값을 찾습니다. 값이...