Category: လမ်းညွှန်

Seaborn ကွက်များရှိ ဖောင့်အရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- import seaborn as sns sns. set (font_scale= 2 ) font_scale ၏ မူရင်းတန်ဖိုးသည် 1 ဖြစ်သည်။ ဤတန်ဖိုးကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ကွက်ကွက်ရှိ အစိတ်အပိုင်းအားလုံး၏ ဖောင့်အရွယ်အစားကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Seaborn ကွက်ရှိ အစိတ်အပိုင်းအားလုံး၏ ဖောင့်အရွယ်အစားကို ပြောင်းပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် မူရင်းဖောင့်အရွယ်အစားဖြင့် Seaborn...

ကော်လံ-bind ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော R ရှိ cbind လုပ်ဆောင်ချက်ကို ၎င်းတို့၏ ကော်လံများဖြင့် ဒေတာဘောင်များကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ Python တွင် တူညီသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် pandas concat() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 ) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- တူညီသောအညွှန်းတန်ဖိုးများဖြင့် Python တွင် cbind...

row-bind ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော R ရှိ rbind လုပ်ဆောင်ချက်ကို ၎င်းတို့၏ အတန်းအလိုက် ဒေတာဘောင်များကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ Python တွင် တူညီသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် pandas concat() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ df3 = pd. concat ([df1, df2]) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Python တွင် rbind ကို အညီအမျှ ကော်လံများဖြင့် သုံးပါ။...

သီးသန့်ကော်လံအမည်များဖြင့် ဗလာပန်ဒါ DataFrame ဖန်တီးရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df = pd. DataFrame (columns=[' Col1 ', ' Col2 ', ' Col3 ']) အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- ကော်လံအမည်များနှင့် အတန်းမရှိသော DataFrame တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် တိကျသောကော်လံအမည်များနှင့် အတန်းမရှိသော pandas DataFrame ဖန်တီးနည်းကို ပြသသည်- import pandas...

အခြေအနေများစွာအပေါ်အခြေခံ၍ pandas DataFrame မှအတန်းများကိုရွေးချယ်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- အခြေအနေများစွာနှင့် ကိုက်ညီသော အတန်းများကို ရွေးပါ။ df. loc [((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2' ] == ' G '))] နည်းလမ်း 2- အခြေအနေများစွာထဲမှ တစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီသော အတန်းများကို ရွေးပါ။ df. loc [((df[' col1 ']...

ပန်ဒါများကို အသုံးပြုရာတွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည့် အမှားတစ်ခုမှာ- ValueError : All arrays must be of the same length pandas DataFrame တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားသောအခါတွင် ဤအမှားသည် ဖြစ်ပေါ်လာပြီး DataFrame ရှိ ကော်လံများအားလုံးသည် အရှည်တူညီကြသည်မဟုတ်ပေ။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤအမှားကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့ပြုပြင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။ အမှားကို ဘယ်လိုပြန်ထုတ်မလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားသည် ဆိုကြပါစို့။...

pandas DataFrame ၏ အတန်းနှင့်ကော်လံများကို ရွေးချယ်သည့်အခါ၊ loc နှင့် iloc သည် အသုံးများသော function နှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုကြား သိမ်မွေ့သော ခြားနားချက်ဖြစ်သည်။ loc သည် သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများ ဖြင့် အတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ရွေးချယ်သည်။ iloc သည် သတ်မှတ်ထားသော ကိန်းပြည့်နေရာများတွင် အတန်းများနှင့် ကော်လံများကို ရွေးသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Pandas တွင် loc...

Python ကိုအသုံးပြုရာတွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည့် အမှားတစ်ခုမှာ- ValueError : Trailing data Pandas DataFrame ထဲသို့ JSON ဖိုင်ကို တင်သွင်းရန် ကြိုးစားသောအခါတွင် ဤအမှားသည် အများအားဖြင့် ဖြစ်ပေါ်တတ်သော်လည်း ဒေတာကို ” \n ” ကဲ့သို့ နောက်လိုက်လိုင်းများဖြင့် ခြားထားသော စာကြောင်းများဖြင့် ရေးသားထားသည်။ ဤအမှားကို ပြင်ဆင်ရန် အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ ဒေတာကို တင်သွင်းသည့်အခါ လိုင်းများကို ရိုးရှင်းစွာ သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်=True ။ df = pd. read_json ('...

Python ကိုအသုံးပြုရာတွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည့် အမှားတစ်ခုမှာ- ValueError : cannot perform reduce with flexible type ဂဏန်းမဟုတ်သော Python ရှိ အရာဝတ္ထုတစ်ခုကို တွက်ချက်ရန် ကြိုးပမ်းသောအခါ ဤအမှားသည် ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤအမှားကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့ပြုပြင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။ အမှားကို ဘယ်လိုပြန်ထုတ်မလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ NumPy array ရှိသည်ဆိုပါစို့။ import numpy as np #define NumPy array of...

အခြေအနေတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ pandas DataFrame ကော်လံတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများကို အစားထိုးရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- #replace values in 'column1' that are greater than 10 with 20 df. loc [df[' column1 '] > 10, ' column1 '] = 20 အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- အခြေအနေတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ကော်လံတစ်ခုတွင်...