Category: လမ်းညွှန်

ပန်ဒါများတွင် x-axis နှင့် y-axis အသီးသီးရှိ လော့ဂရစ်သမ်စကေးများဖြင့် histograms များကို ဖန်တီးရန် logx နှင့် logy arguments များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ #create histogram with log scale on x-axis df[' my_column ']. plot (kind=' hist ', logx= True ) #create histogram with log scale on y-axis df[' my_column...

ပန်ဒါများတွင် ကော်လံအများအပြားသည် တူညီခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံများအားလုံး တူညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။ df[' matching '] = df. eq (df. iloc [:, 0], axis= 0 ). all (1) နည်းလမ်း 2- သတ်မှတ်ထားသောကော်လံများ တူညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။ df[' matching '] = df. apply ( lambda x: x.col1...

ပန်ဒါများရှိ NaN တန်ဖိုးများမပါဘဲ အတန်းများကို ရွေးချယ်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- ကော်လံအားလုံးရှိ NaN တန်ဖိုးများမပါဘဲ အတန်းများကို ရွေးပါ။ df[~df. isnull (). any (axis= 1 )] နည်းလမ်း 2- သီးခြားကော်လံတစ်ခုရှိ NaN တန်ဖိုးများမပါဘဲ အတန်းများကို ရွေးပါ။ df[~df[' this_column ']. isna ()] အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို...

ပန်ဒါများတွင် ရက်စွဲတစ်ခုမှ ရက်ပေါင်းထည့်ခြင်းနှင့် နုတ်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်သုံးနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ယနေ့အထိ ရက်ပေါင်းထည့်ပါ။ df[' date_column '] + pd. Timedelta (days= 5 ) နည်းလမ်း 2- ရက်စွဲမှ ရက်များကို နုတ်ပါ။ df[' date_column '] - pd. Timedelta (days= 5 ) အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို...

Pandas DataFrame ရှိ ကော်လံအမည်များသို့ နောက်ဆက်တွဲတစ်ခုထည့်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံအမည်များအားလုံးတွင် နောက်ဆက်တွဲတစ်ခု ထည့်ပါ။ df = df. add_suffix (' _my_suffix ') နည်းလမ်း 2- သီးခြားကော်လံအမည်များသို့ နောက်ဆက်တွဲတစ်ခု ထည့်ပါ။ #specify columns to add suffix to cols = [' col1 ', ' col3 '] #add suffix to...

Pandas DataFrame ၏အောက်ခြေတွင် “ စုစုပေါင်း” စာကြောင်းထည့်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။ df. loc [' total '] = df. sum () အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- Pandas DataFrame တွင် စုစုပေါင်းအတန်းတစ်ခုကို ထည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။ import pandas as pd #createDataFrame...

ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ 90th ရာခိုင်နှုန်းသည် တန်ဖိုးများအားလုံးကို အနည်းဆုံးမှအကြီးဆုံးအထိ စီခွဲသောအခါတွင် ဒေတာတန်ဖိုးများ၏ 90 ရာခိုင်နှုန်းကို ထိပ်တန်းမှ အောက်ခြေ 90 ရာခိုင်နှုန်းကို ပိုင်းခြားပေးသည့်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ Google Sheets တွင် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ရာခိုင်နှုန်း 90 ကိုရှာဖွေရန်၊ လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုထဲမှ တစ်ခုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- =PERCENTILE(ဒေတာ၊ ရာခိုင်နှုန်း) =PERCENTILE.INC(ဒေတာ၊ ရာခိုင်နှုန်း) လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုလုံးသည် တူညီသောတန်ဖိုးကို ပြန်ပေးလိမ့်မည်။ လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုလုံးအတွက်၊ ဒေတာ သည် သင့်ဒေတာအတွဲရှိ တန်ဖိုးများစာရင်းဖြစ်ပြီး ရာခိုင်နှုန်းသည် သင်ရှာဖွေလိုသော ရာခိုင်နှုန်း 0 နှင့်...

SAS တွင် ပြောင်းလဲနိုင်သော ရက်စွဲတစ်ခုသို့ ရက်ပေါင်းထည့်ရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာ INTNX လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- INTNX (ကြားကာလ၊ စတင်_ရက်စွဲ၊ တိုးမြှင့်မှု) ရွှေ- ကြားကာလ – ရက်စွဲသို့ ပေါင်းထည့်ရန် ကြားကာလ (ရက်၊ အပတ်၊ လ၊ နှစ်၊ စသည်) start_date : စတင်ရက်စွဲများပါရှိသော ကိန်းရှင် increment : ထည့်ရန် ကြားကာလ အရေအတွက် အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax...

SAS ရှိ စာကြောင်းတစ်ခုမှ အထူးဇာတ်ကောင်များကို ဖယ်ရှားရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာ ‘kas’ ပြုပြင်မွမ်းမံမှုဖြင့် COMPRESS လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- data new_data; set original_data; remove_specials = compress (some_string, , ' kas '); run ; အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- SAS ရှိ စာကြောင်းမှ...

R တွင် lm() လုပ်ဆောင်ချက်၏ root mean square error (RMSE) ကို ထုတ်ယူရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ sqrt(mean(model$residuals^2)) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဆက်စပ်- Root Mean Square Error (RMSE) ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ ဥပမာ- R ဖြင့် lm() မှ RMSE ကို ထုတ်ယူပါ။ R...