Category: လမ်းညွှန်

တိကျသောစာရင်းတွင်မရှိသော pandas DataFrame မှကော်လံများကိုဖယ်ရှားရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုသင်အသုံးပြုနိုင်သည်- #define columns to keep keep_cols = [' col1 ', ' col2 ', ' col3 '] #create new dataframe by dropping columns not in list new_df = df[df. columns . intersection (keep_cols)] ဤဥပမာသည် col1 ၊...

မကြာခဏဆိုသလို သင်သည် အခြားသော DataFrame ၏ တန်ဖိုးများကို အသုံးပြု၍ ပန်ဒါ DataFrame ကော်လံတစ်ခု၏ တန်ဖိုးများကို မွမ်းမံလိုပေမည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် pandas ရှိ merge() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန်လွယ်ကူသည်။ အောက်ပါဥပမာသည် ၎င်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- အခြား DataFrame ကိုအခြေခံ၍ Pandas DataFrame ရှိ ကော်လံတန်ဖိုးများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ။ အမျိုးမျိုးသော ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားများအကြောင်း အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။ import pandas...

ပန်ဒါ DataFrame ရှိဆဲလ်များသို့ အခြေအနေအလိုက် ဖော်မတ်ချခြင်းကို အသုံးချရန် df.style.applymap() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- Pandas ရှိ ဆဲလ်များတွင် အခြေအနေအလိုက် ဖော်မတ်ကို အသုံးပြုပါ။ အမျိုးမျိုးသော ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားများအကြောင်း အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။ import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22,...

ကွက်ကွက်တစ်ခုရှိ X-axis တန်ဖိုးများအဖြစ် pandas DataFrame ၏ အညွှန်းတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- plot() ကိုသုံးပါ df. plot (y=' my_column ') x-axis အတွက်အသုံးပြုရန် variable တစ်ခုကို မသတ်မှတ်ပါက pandas များသည် မူရင်းအညွှန်းတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုပါမည်။ နည်းလမ်း 2- use_index=True ဖြင့် plot() ကိုသုံးပါ။ df. plot (y=' my_column ', use_index=...

Pandas DataFrame ၏ တိကျသောအတန်းတစ်ခုအား ပရင့်ထုတ်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- လက်ညိုးအနေအထားပေါ်အခြေခံ၍ ပရင့်ထုတ်ပါ။ print (df. iloc [[ 3 ]]) နည်းလမ်း 2- အညွှန်းအညွှန်းကို အခြေခံ၍ အတန်းကို ပရင့်ထုတ်ပါ။ print ( df.loc [[' this_label ']]) အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်- import pandas as...

ပန်ဒါ DataFrame ၏ဒြပ်စင်များ ပျက်ယွင်းခြင်းရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန် pandas notnull() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဒြပ်စင်တစ်ခုသည် NaN သို့မဟုတ် None နှင့် ညီမျှပါက၊ လုပ်ဆောင်ချက်သည် False ပြန်လာမည်ဖြစ်သည်။ မဟုတ်ရင် function က True ပြန်သွားလိမ့်မယ်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုရန် ဘုံနည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်။ နည်းလမ်း 1- မည်သည့်ကော်လံရှိ null တန်ဖိုးများမပါဘဲ အတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ။ df[df. notnull (). all ( 1 )]...

သင်သည် pandas DataFrame ကော်လံတစ်ခုစီရှိ သီးခြားစာကြောင်းတစ်ခုကို ရှာဖွေရန်နှင့် အနည်းဆုံး ကော်လံတစ်ခုရှိ စာကြောင်းပါရှိသော အတန်းများအတွက် စစ်ထုတ်ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ #define filter mask = np. column_stack ([df[col]. str . contains (r " my_string ", na= False ) for col in df]) #filter for rows where any...

အဏ္ဏဝါ ဘားကွက်တစ်ခုတွင် ဘားများ၏အရောင်ကို သတ်မှတ်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- ဘားများအားလုံးအတွက် အရောင်သတ်မှတ်ပါ။ #use steelblue for the color of all bars sns. barplot (x=xvar, y=yvar, color=' steelblue ') နည်းလမ်း 2- အများဆုံးတန်ဖိုးဖြင့် ဘားအရောင်ကို သတ်မှတ်ပါ။ #use orange for bar with max value and gray for all...

seaborn တွင် အလျားလိုက် barplot တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အောက်ပါ အခြေခံ syntax ကို သင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ sns. barplot (x=df. values_var , y=df. group_var , orient=' h ') orient=’h’ အငြင်းအခုံက Seaborn သည် ပုံသေဒေါင်လိုက်အစား ဘားများကို အလျားလိုက် ဦးတည်ရန် ပြောထားသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ-...

အဏ္ဏဝါ ကွက်တစ်ခုတွင် ဘားများ၏ အစီအစဥ်ကို ပြောင်းလဲရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ဒေတာစိမ်းမှ ဖန်တီးထားသော Barplot တွင် ဘားများကို စီရန် sns. barplot (x=' xvar ', y=' yvar ', data=df, order=df. sort_values (' yvar '). xvar ) နည်းလမ်း 2- စုစည်းထားသောဒေတာမှ ဖန်တီးထားသော Barplot တွင် ဘားများကိုစီရန် sns. barplot (x='...