Category: လမ်းညွှန်

အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ ထူးခြားသောတန်ဖိုးအရေအတွက်ကိုပြသသည့် Google Sheets တွင် ဆုံချက်ဇယားတစ်ခုဖန်တီးပုံကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုထည့်ပါ။ ဦးစွာ၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် အချို့သောဒေသများရှိ ထုတ်ကုန်အချို့မှရရှိသော စုစုပေါင်းဝင်ငွေကိုပြသသည့် အောက်ပါဒေတာကို ထည့်ကြပါစို့။ အဆင့် 2- ဆုံချက်ဇယားကို ဖန်တီးပါ။ ဤဒေတာအစုံကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြသည့် PivotTable တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် Insert tab ကို နှိပ်ပြီး PivotTable ကို နှိပ်ပါ။ ပေါ်လာသည့် ဝင်းဒိုးတွင် ဆုံချက်ဇယားအတွက် အသုံးပြုရန် ဒေတာအပိုင်းအခြားကို...

ဆဲလ်တစ်ခုရှိ အချိန်ကို Google Sheets အတွင်းရှိ အချိန်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်သည့် IF ကြေညာချက်ကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ = IF ( B2 > TIME ( 0,5,0 ) , “ Slow ” , “ Fast ” ) ဤအထူးဖော်မြူလာသည် ဆဲလ် B2 ရှိ အချိန်ကို စစ်ဆေးပြီး 5 မိနစ်ထက် ကြီးပါက သို့မဟုတ် 5...

ပန်ဒါများတွင် diff() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် groupby() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df = df. sort_values (by=[' group_var1 ', ' group_var2 ']) df[' diff '] = df. groupby ([' group_var1 '])[' values_var ']. diff (). fillna ( 0 ) ဤဥပမာသည် DataFrame ၏အတန်းများကို သတ်သတ်မှတ်မှတ်ကွဲလွဲချက်နှစ်ခုဖြင့်...

pandas DataFrame တွင် groupby() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပြီးနောက် တိကျသောအုပ်စုတစ်ခုရရှိရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- groupby() ကိုသုံးပြီးနောက် အဖွဲ့ကို ရယူပါ grouped_df. get_group (' A ') နည်းလမ်း 2- groupby() ကိုသုံးပြီးနောက် အုပ်စုထဲမှ ကော်လံများကို ရယူပါ grouped_df[[' column1 ', ' column3 ']]. get_group (' A ') အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame...

ပုံမှန်အားဖြင့်၊ Jupyter မှတ်စုစာအုပ်များသည် pandas DataFrame ရှိ ကော်လံများအတွက် အမြင့်ဆုံးအကျယ် 50 ကိုသာ ပြသသည်။ သို့သော်၊ သင်သည် အောက်ပါအစီအမံကို အသုံးပြု၍ DataFrame ကော်လံတစ်ခုစီ၏ အကျယ်ကို ပြရန် မှတ်စုစာအုပ်အား တွန်းအားပေးနိုင်ပါသည်။ p.d. set_option (' display.max_colwidth ', None ) ၎င်းသည် Jupyter မှတ်စုစာအုပ်စက်ရှင်တစ်ခုလုံးအတွက် အများဆုံးကော်လံအကျယ်တန်ဖိုးကို သတ်မှတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ကော်လံအကျယ်တစ်ခုလုံးကို ယာယီသာပြသလိုပါက၊ အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ from pandas...

ပန်ဒါများတွင် အလုပ်ချိန်ရရှိရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- အလုပ်ရက်များ ရယူပါ (စနေ၊ တနင်္ဂနွေ အားလုံးကို မပါဝင်ပါ) business_days = pd. bdate_range (' 2022-01-01 ', ' 2022-12-31 ') နည်းလမ်း 2- အလုပ်ဖွင့်ရက်များ ရယူပါ (စနေ ၊ from pandas. tseries . holiday import USFederalHolidayCalendar from pandas. tseries . offsets import...

ကော်လံတစ်ခုတွင် သတ်မှတ်ထားသော တန်ဖိုးတစ်ခုနှင့် အနီးစပ်ဆုံးတန်ဖိုးပါရှိသော pandas DataFrame ရှိ အတန်းကိုရှာဖွေရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ #find row with closest value to 101 in points column df_closest = df. iloc [(df[' dots ']- 101 ). abs (). argsort ()[:1]] အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင်...

Pandas DataFrame တွင် ကော်လံတစ်ခုလုံး၏ အခွဲစာကြောင်းကို ရယူရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df[' some_substring '] = df[' string_column ']. str [1:4] ဤဥပမာသည် string_column တွင် ရာထူး 1 မှ 4 မှ ဇာတ်ကောင်များပါရှိသော some_substring ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ-...

စာရင်းဇယားများတွင် အသုံးများသော t-test သုံးခုရှိသည်။ နမူနာတစ်ခုတည်း t-test : လူဦးရေ၏ ဆိုလိုရင်းကို အချို့သောတန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ နမူနာနှစ်ခု t-test : လူဦးရေနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ တွဲထားသောနမူနာများ t-test − နမူနာတစ်ခုရှိ ရှုမြင်မှုတစ်ခုစီတွင် အခြားနမူနာတစ်ခုမှ စူးစမ်းလေ့လာမှုတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နိုင်သောအခါ လူဦးရေနှစ်ခု၏နည်းလမ်းကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ t-test တစ်ခုစီကို run သောအခါ၊ သင်သည် စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ လွတ်လပ်မှုဒီဂရီကို တွက်ချက်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက်...

ပန်ဒါများတွင် NaN တန်ဖိုးများပါသည့် အတန်းများကို ရွေးချယ်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- မည်သည့်ကော်လံတွင်မဆို NaN တန်ဖိုးများပါသည့် အတန်းများကို ရွေးပါ။ df. loc [df. isnull (). any (axis= 1 )] နည်းလမ်း 2- သီးခြားကော်လံတစ်ခုရှိ NaN တန်ဖိုးများပါသည့် အတန်းများကို ရွေးပါ။ df. loc [df[' this_column ']. isnull ()] အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame...