seaborn의 color 및 edgecolor 인수를 사용하여 히스토그램에서 막대의 채우기 색상과 가장자리 색상을 각각 변경할 수 있습니다. sns. histplot (data=df, x=' some_variable ', color=' orange ', edgecolor=' red ') 다음 예에서는 실제로 이러한 인수를 사용하는 방법을 보여줍니다. 예: Seaborn 히스토그램 색상 변경...
showmeans 인수를 사용하면 seaborn을 사용하여 생성된 상자 그림에 평균 값을 표시할 수 있습니다. sns. boxplot (data=df, x=' x_var ', y=' y_var ', showmeans= True ) 다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다. 예: Seaborn Boxplot에 평균값 표시 서로 다른 세...
다음 기본 구문을 사용하여 Seaborn 카운트 차트의 막대를 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. sns. countplot (data=df, x=' var ', order=df[' var ']. value_counts (). index ) 막대를 오름차순으로 정렬하려면 value_counts() 함수에 오름차순=True를 추가하면 됩니다. sns. countplot (data=df, x=' var ', order=df[' var...
다음 기본 구문을 사용하여 Seaborn에서 산점도를 생성하고 플롯에 상관 계수를 추가할 수 있습니다. import scipy import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #calculate correlation coefficient between x and y r = scipy. stats . pearsonr (x=df. x , y=df....
다음 방법을 사용하여 R의 데이터 프레임에서 일부 열을 제외한 모든 열을 제거할 수 있습니다. 방법 1: 기본 R 사용 df <- df[c(' col2 ', ' col6 ')] 방법 2: dplyr 사용 library (dplyr) df <- df %>% select(col2, col6) 두 방법...
Google 스프레드시트에서 MIN 함수를 사용하여 0인 셀을 제외하면서 범위의 최소값을 찾는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다. 방법 1: MIN 및 FILTER 사용 =MIN(FILTER( B2:B15 , B2:B15 <> 0 )) 방법 2: MINIFS 사용 = MINIFS ( B2:B15 , B2:B15 , "...
Google 스프레드시트의 MINIFS 함수를 사용하면 일련의 기준으로 필터링된 범위의 최소값을 찾을 수 있습니다. 이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다. =MINIFS(range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2, …]) 다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다. 관련 항목: Google 스프레드시트에서 MAXIFS를 사용하는 방법 예...
다음 수식을 사용하여 Excel에서 날짜를 YYYYMMDD 형식으로 변환할 수 있습니다. =TEXT( A1 , "YYYYMMDD") 그러면 2022년 1월 4일과 같은 날짜가 20220104 형식으로 변환됩니다. 연도, 월, 일 사이에 하이픈을 삽입할 수도 있습니다. =TEXT( A1 , "YYYY-MM-DD") 그러면 2022년 1월 4일과 같은 날짜가...
Seaborn에서 플롯 쌍을 생성할 때 색조 매개변수를 사용하여 특정 변수의 값을 기반으로 플롯의 색상 측면을 지정할 수 있습니다. 다음 기본 구문을 사용할 수 있습니다. import seaborn as sns sns. pairplot (data=df, hue=' team ') 이 특정 예는 데이터 프레임의 각 숫자...
다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 열에서 고유한 값을 찾은 다음 정렬할 수 있습니다. df[' my_column ']. drop_duplicates (). sort_values () 그러면 오름차순으로 정렬된 열의 각 고유 값을 포함하는 팬더 시리즈가 반환됩니다. 고유한 값을 내림차순으로 정렬하려면 climbing=False를 사용하세요. df[' my_column ']....