Category: လမ်းညွှန်

စာရင်းတစ်ခုတွင်တန်ဖိုးတစ်ခုပါရှိသော pandas DataFrame ရှိအတန်းများကိုစစ်ထုတ်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။ df[df[' team ']. isin ([' A ',' B ',' D '])] ဤဥပမာတွင် အဖွဲ့ ကော်လံသည် တန်ဖိုး A၊ B သို့မဟုတ် D နှင့် ညီမျှသည့် အတန်းများသာပါဝင်ရန် DataFrame ကို စစ်ထုတ်မည်ဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- စာရင်းတန်ဖိုးများအပေါ် အခြေခံ၍...

pandas DataFrame အတန်းတစ်ခုစီအတွက် တန်ဖိုးများ၏ စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df. std (axis= 1 , numeric_only= True ) axis=1 အကြောင်းပြချက်သည် အတန်းတစ်ခုစီအတွက် (ကော်လံတစ်ခုစီအစား) အတွက် တွက်ချက်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ပန်ဒါများကို ပြောထားပြီး numeric_only=True သည် တွက်ချက်မှုလုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ဂဏန်းကော်လံများကိုသာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ပန်ဒါများကို ပြောထားသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို...

ပန်ဒါ DataFrame အတွင်းရှိ ဂဏန်းကော်လံတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှ၊ ပျမ်းမျှနှင့် မုဒ်တို့ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- print ( df.mean (numeric_only= True )) print (df. median (numeric_only= True )) print (df. mode (numeric_only= True )) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- Pandas တွင် Mean၊ Median နှင့် Mode ကို...

ကော်လံတစ်ခု၏ ပကတိတန်ဖိုးအပေါ် အခြေခံ၍ ပန်ဒါ DataFrame ၏အတန်းများကို စီရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- ပကတိတန်ဖိုးအလိုက် စီပါ (အသေးဆုံး ပကတိတန်ဖိုးကို ဦးစွာပြသသည်) df. reindex (df[' my_column ']. abs (). sort_values (). index ) နည်းလမ်း 2- ပကတိတန်ဖိုးအလိုက် စီပါ (အကြီးဆုံး ပကတိတန်ဖိုးကို ဦးစွာပြသသည်) df. reindex (df[' my_column ']. abs ()....

သင်သည် CSV ဖိုင်မှ သီးခြားကော်လံများကို pandas DataFrame သို့ဖတ်ရန် read_csv() လုပ်ဆောင်ချက်ရှိ usecols အငြင်းအခုံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤအငြင်းအခုံကိုအသုံးပြုရန် ဘုံနည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံအမည်များဖြင့် usecols ကိုသုံးပါ။ df = pd. read_csv (' my_data.csv ', usecols=[' this_column ', ' that_column ']) နည်းလမ်း 2- ကော်လံရာထူးများနှင့်အတူ usecols ကိုသုံးပါ။ df = pd. read_csv...

Pandas DataFrame ထဲသို့ CSV ဖိုင်ကို ထည့်သွင်းသည့်အခါ တိကျသောကော်လံတစ်ခုကို ဖယ်ရှားရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= lambda x:x != ' rebounds ') ဤဥပမာသည် ကော်လံတစ်ခုစီကို basketball_data.csv ဟုခေါ်သော CSV ဖိုင်မှ ပန် ဒါ DataFrame သို့ ပြန်ဖတ်သွားသည် . အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ...

Pandas DataFrame ထဲသို့ CSV ဖိုင်ကို ထည့်သွင်းသည့်အခါ ပထမကော်လံကို လျစ်လျူရှုရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ with open (' basketball_data.csv ') as x: ncols = len ( x.readline (). split (' , ')) df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= range (1,ncols)) ဤဥပမာသည် ပထမကော်လံမှလွဲ၍...

Pandas DataFrame တွင် ခေါင်းစီးများမပါဘဲ CSV ဖိုင်ကိုဖတ်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ df = pd. read_csv (' my_data.csv ', header= None ) header=None argument သည် ပထမစာကြောင်းကို header line အဖြစ် အသုံးမပြုသင့်ကြောင်း ပန်ဒါများကို ပြောပြသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- Pandas တွင်...

CSV ဖိုင်ကို ပန်ဒါများထဲသို့ ထည့်သွင်းသည့်အခါ DataFrame ကော်လံအမည်များကို သတ်မှတ်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- colnames = [' col1 ', ' col2 ', ' col3 '] df = pd. read_csv (' my_data.csv ', names=colnames) Names argument သည် DataFrame ရှိ ကော်လံများအတွက် သင်အသုံးပြုလိုသော အမည်စာရင်းကို ယူပါသည်။ ဤအငြင်းအခုံကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည်...

Pandas DataFrame ရှိ စာကြောင်းတစ်ခုမှ CSV ဖိုင်ကိုဖတ်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ import pandas as pd import io df = pd. read_csv ( io.StringIO (some_string), sep=" , ") အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- ကော်မာပါသော စာကြောင်းတစ်ခုမှ CSV ဖိုင်ကို ခွဲထွက်များအဖြစ် ဖတ်ပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် စာကြောင်းတစ်ခုမှ CSV...