Category: လမ်းညွှန်

Pandas DataFrame တွင် အုပ်စုလိုက်ပြောင်းထားသော တန်ဖိုးများကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်သုံးနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- အုပ်စုတစ်ခုမှ အော့ဖ်ဆက်ကို တွက်ချက်ပါ။ df[' lagged_values '] = df. groupby ([' group '])[' values ']. shift ( 1 ) နည်းလမ်း 2- အုပ်စုများစွာဖြင့် offset တွက်ချက်ပါ။ df[' lagged_values '] = df. groupby ([' group1...

ပန်ဒါများရှိ ကော်လံအမည်တစ်ခုမှ ကော်လံအညွှန်းတန်ဖိုးကို ရယူရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံအမည်အတွက် ကော်လံအညွှန်းကို ရယူပါ။ df. columns . get_loc (' this_column ') နည်းလမ်း 2- ကော်လံအမည်များစွာအတွက် ကော်လံအညွှန်းကို ရယူပါ။ cols = [' this_column ', ' that_column '] [df. columns . get_loc (c) for c in cols if...

NumPy တွင် အခြေအနေမှန်သည့် အညွှန်းကိန်းများကို ရယူရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- NumPy အခင်းအကျင်းတွင် အခြေအနေမှန်သည့် အညွှန်းကိန်းများကို ရယူပါ။ #get indices of values greater than 10 n.p. asarray (my_array> 10 ). nonzero () နည်းလမ်း 2- NumPy matrix တွင် အခြေအနေမှန်သည့် အညွှန်းကိန်းများကို ရယူပါ။ #get indices of values greater...

Python ၏ statsmodels module သည် သင့်အား အမျိုးမျိုးသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အတန်းများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် statsmodels လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။ ပထမဦးစွာ၊ variable သုံးခုပါရှိသော pandas DataFrame ကိုဖန်တီးကြပါစို့။ လေ့လာထားသော နာရီများ (တန်ဖိုးတစ်ခုလုံး) လေ့လာမှုနည်းလမ်း (နည်းလမ်း A သို့မဟုတ် B) စာမေးပွဲရလဒ်...

စာရင်းတစ်ခုအား pandas DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခုသို့ ပြောင်းရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df[' new_column '] = pd. Series (some_list) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- စာရင်းတစ်ခုကို Pandas ရှိ ကော်လံတစ်ခုသို့ ပြောင်းပါ။ အမျိုးမျိုးသော ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားများအကြောင်း အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။ import pandas as pd...

Pandas DataFrame ကော်လံတစ်ခုတွင် သီးခြားတန်ဖိုးတစ်ခုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံတွင် တန်ဖိုးရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။ 22 in df[' my_column ']. values နည်းလမ်း 2- ကော်လံတွင် များပြားသော တန်ဖိုးများ ရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။ df[' my_column ']. isin ([44, 45, 22]). any () အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် အောက်ပါ DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို...

Pandas DataFrame တွင် လှည့်ပတ်မှု အများဆုံးတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်သုံးနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- လျှောအများဆုံးကို တွက်ချက်ပါ။ df[' rolling_max '] = df. values_column . cummax () နည်းလမ်း 2- အုပ်စုအလိုက် လျှောအများဆုံးကို တွက်ချက်ပါ။ df[' rolling_max '] = df. groupby (' group_column '). values_column . cummax () အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည်...

အကယ်၍ ၎င်းတွင် မရှိသေးပါက ပန်ဒါ DataFrame တွင် ကော်လံတစ်ခုဖန်တီးရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df[' my_column '] = df. get (' my_column ', df[' col1 '] * df[' col2 ']) ဤ သီးခြား syntax သည် DataFrame တွင် မရှိသေးပါက my_column ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးပြီး ၎င်းကို လက်ရှိ ကော်လံ...

NumPy matrix ကို array တစ်ခုသို့ ပြောင်းရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်သုံးနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- A1 ကိုသုံးပါ။ my_array = my_matrix. A1 နည်းလမ်း 2- Ravel() ကိုသုံးပါ my_array = np. asarray (my_matrix). ravel () နည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးသည် တူညီသောရလဒ်ကို ပြန်ပေးသော်လည်း ဒုတိယနည်းလမ်းမှာ ထည့်သွင်းမှုပိုမိုလိုအပ်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- NumPy Matrix...

ပန်ဒါ DataFrame မှ ကော်လံများအားလုံးကို ဖယ်ရှားရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1: Double Crochet Hooks ကိုအသုံးပြုခြင်း။ df = df[[' col2 ', ' col6 ']] နည်းလမ်း 2- .loc ကိုသုံးပါ။ df = df. loc [:,[' col2 ',' col6 ']] နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးသည် col2 နှင့် col6 ဟုခေါ်သောကော်လံများမှလွဲ၍ DataFrame မှကော်လံအားလုံးကိုဖယ်ရှားသည်။...