Category: လမ်းညွှန်

Google Sheets စုံစမ်းမှုတွင် ဒေတာများကို အုပ်စုနှင့် စုစည်းရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ = query ( A1:D12 , " select B, avg(D) group by B " , 1 ) ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆဲလ်အကွာအဝေး A1:D12 တွင် ကော်လံ B နှင့် D ကို ရွေးသည်။ ထို့နောက် ကော်လံ D ၏...

Google Sheets query ကို အသုံးပြု၍ pivot ဇယားတစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ = query ( A1:C13 , " select A, sum(C) group by A pivot B " ) ဤဥပမာတွင်၊ pivot ဇယားအတန်းများကိုကိုယ်စားပြုရန်၊ ကော်လံ B သည် pivot ဇယားကော်လံများကိုကိုယ်စားပြုရန်နှင့် pivot ဇယားတွင်ပြသရန်ကော်လံ C ရှိတန်ဖိုးများကိုရွေးချယ်သည်။ အောက်ပါဥပမာများသည်...

Pivot ဇယားများသည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ တန်ဖိုးများကို အကျဉ်းချုပ်ရန် ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်သည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Google Sheets ရှိ ဒေတာအကြမ်းတစ်ခုအတွက် ဆုံချက်ဇယားတစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် ဖော်မတ်ချခြင်း၏ အဆင့်ဆင့် ဥပမာကို ပေးပါသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုထည့်ပါ။ စိတ်ကူးယဉ်လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် အရောင်းဒေတာအချို့ကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် စတင်ကြပါစို့။ အဆင့် 2: PivotTable ကိုဖန်တီးပါ။ ထို့နောက် အချက်အလက်အားလုံးကို မီးမောင်းထိုးပြပါ။ အပေါ်ထောင့်ရှိ ဒေတာ ၊ ထို့နောက် PivotTable ကို နှိပ်ပါ။ အသစ် သို့မဟုတ်...

လူဦးရေ အလယ်အလတ်အတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ ၏ အပေါ်နှင့်အောက် ဘောင်များကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ j: nq – z√ nq(1-q) k: nq + z√ nq(1-q) ရွှေ- n- နမူနာအရွယ်အစား q- စိတ်ဝင်စားမှုပမာဏ။ ပျမ်းမျှအတွက် q = 0.5 ကိုသုံးပါမည်။ z- z-အရေးပါသောတန်ဖိုး j နှင့် k ကို နောက်ကိန်းပြည့်အထိ ဝိုင်းထားသည်။ မှာယူထားသောနမူနာဒေတာတွင် ရရှိလာသောယုံကြည်မှုကြားကာလသည် jth နှင့်...

pair plot သည် data set တစ်ခုရှိ မတူညီသော variable များကြားတွင် pairwise ဆက်စပ်မှုကို နားလည်နိုင်စေမည့် scatterplot matrix တစ်ခုဖြစ်သည်။ Python တွင် အတွဲကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာseaborn.pairplot(df) လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- ကိန်းရှင်အားလုံးအတွက် ကွက်ကွက်ကို တွဲပါ။ အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် iris ဟုခေါ်သော ပင်လယ်မွေးဒေတာအတွဲရှိ ကိန်းဂဏာန်းကိန်းရှင်တစ်ခုစီအတွက် အတွဲလိုက်ကွက်ကွက်ဖန်တီးနည်းကို ပြသသည်- import...

ကော်လံအမည်များဖြင့် pandas DataFrame ကို လျင်မြန်စွာစီရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df = df[[' column1 ', ' column4 ', ' column3 ', ' column2 ']] အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Pandas DataFrame ကို ကော်လံအမည်များဖြင့် စီပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် ကော်လံအမည်များဖြင့် pandas...

အညွှန်းနှင့်ကော်လံအလိုက် pandas DataFrame ကို စီရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ df = df. sort_values (by = [' column_name ', ' index '], ascending = [ False , True ]) အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာများ- DataFrame ကို အညွှန်းနှင့် ကော်လံအလိုက် စီပါ။ အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် ပန်ဒါဒေတာဘောင်ကို...

Pandas တွင် အလေးချိန်ပျမ်းမျှကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- def w_avg(df, values, weights): d = df[values] w = df[weights] return (d*w). sum () / w. sum () အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- ပန်ဒါများကြားတွင် ပျမ်းမျှအလေးချိန် ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် ပေးထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွက် အလေးချိန်...

နမူနာတစ်ခုတွင် ရှုမြင်မှု တစ်ခုစီရှိ အခြားနမူနာတစ်ခုရှိ စူးစမ်းမှုတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နိုင်သောအခါ နမူနာနှစ်ခု၏နည်းလမ်းကို နှိုင်းယှဉ်ရန် တွဲထားသောနမူနာကို t-test ကို အသုံးပြုသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာတွင် လူဦးရေဆိုသည်မှာ အောက်ပါအုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် တူညီခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် တွဲထားသော နမူနာ t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသသည်- အဆင့် 1- စမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ပါ။ တွဲထားသော t-test ၏ စမ်းသပ်မှုစာရင်းကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်- t = x diff / (s...

စာရင်းဇယားများတွင် ကျောင်းသားများ မကြာခဏ ရောထွေးနေသော ဝေါဟာရနှစ်ခုမှာ ရလဒ် နှင့် ဖြစ်ရပ် ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ ဝေါဟာရနှစ်ခုကြား သိမ်မွေ့သော ခြားနားချက်ဖြစ်သည် ။ ရလဒ်- ကျပန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ရလဒ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 1 ၊ 2 ၊ 3 ၊ 4 ၊ 5 သို့မဟုတ် 6 တွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရလဒ်ခြောက်ခုရှိသည်။ ဖြစ်ရပ်- ဖြစ်နိုင်ခြေကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ရလဒ်အစုတစ်ခု။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော “ ဖြစ်ရပ်” သည် ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုကို...