Category: လမ်းညွှန်

R ရှိ lapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို စာရင်းတစ်ခု၏ ဒြပ်စင်တစ်ခုစီတွင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို အသုံးချရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာရင်း တစ်ခုကို ရယူရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အငြင်းအခုံများစွာဖြင့် lapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန်၊ သင်သည် အောက်ပါ အခြေခံ အထားအသိုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ #define function my_function <- function (var1,var2,var3){ var1*var2*var3 } #apply function to list using multiple arguments lapply(my_list, my_function, var2=3, var3=5)...

တိကျသောကော်လံရှိ စာကြောင်းပုံစံများစွာထဲမှတစ်ခုပါရှိသော ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ အတန်းများကို စစ်ထုတ်ရန် R ရှိ grepl() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- library (dplyr) new_df <- filter(df, grepl(paste(my_patterns, collapse=' | '), my_column)) my_column ဟုခေါ်သော ကော်လံတန်ဖိုးသည် my_patterns ဟုခေါ်သော vector ရှိ စာကြောင်းပုံစံများထဲမှ တစ်ခုပါရှိသော ဤ သီးခြား syntax သည် အတန်းများအတွက် ဒေတာဘောင်ကို စစ်ထုတ်ပေးပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည်...

R တွင် 0 နှင့် 1 ကြား variable ၏တန်ဖိုးများကို တိုင်းတာရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Method 1: R base ကိုသုံးပါ။ #define function to scale values between 0 and 1 scale_values <- function (x){(x-min(x))/(max(x)-min(x))} x_scaled <- rescale(x) နည်းလမ်း 2- ချိန်ခွင်အထုပ်ကို အသုံးပြုပါ။ library (scales) x_scaled <- rescale(x)...

R တွင် အခြေအနေများစွာဖြင့် မည်သည့်() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Method 1: which() နှင့် AND ကို အသုံးပြုထားသော အခြေအနေများစွာ new_df <- df[which(df$my_column >= 14 & df$my_column <= 25), ] နည်းလမ်း 2- OR ကို အသုံးပြု၍ အခြေအနေများစွာဖြင့် which() new_df <- df[which(df$my_column < 14 | df$my_column >...

pandas.to_datetime() လုပ်ဆောင်ချက်ကို pandas DataFrame တွင် string ကော်လံတစ်ခုမှ datetime ကော်လံအဖြစ်သို့ ပြောင်းနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ သင်သည် ၎င်းကို string မှ datetime သို့ပြောင်းသည့်အခါ အမှားအယွင်းများကိုရှောင်ရှားရန် သင့်ရက်စွဲပါသည့်ဖော်မတ်ကို သတ်မှတ်ရန် ဖော်မတ် အငြင်းအခုံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- df[' datetime '] = pd. to_datetime (df[' my_date_column '], format=' %m%d%Y %H:%M:%S ']) ဤသည်မှာ...

ထူးခြားသောတန်ဖိုးများအတွက် ပန်ဒါများကို ရှာဖွေရန်နှင့် NaN တန်ဖိုးများကို လျစ်လျူရှုရန်အတွက် အောက်ပါစိတ်ကြိုက်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်သတ်မှတ်နိုင်သည်- def unique_no_nan(x): return x. dropna (). single () ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် NaN တန်ဖိုးများမှလွဲ၍ ထူးခြားသောတန်ဖိုးတိုင်းပါဝင်သည့် ပန်ဒါစီးရီးတစ်ခုကို ပြန်ပေးပါမည်။ အောက်ပါနမူနာများသည် အောက်ပါပန်ဒါများ DataFrame ဖြင့် မတူညီသောအခြေအနေများတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသသည်- import pandas as pd import numpy as np #createDataFrame df =...

Pearson ၏ ဆက်စပ်ကိန်းကို ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကိန်းဂဏန်းသည် -1 နှင့် 1 ကြားရှိတန်ဖိုးကို အမြဲယူဆောင်သည်- -1 : ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအနုတ်လက္ခဏာမျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှု။ 0 : variable နှစ်ခုကြားတွင် linear ဆက်စပ်မှုမရှိပါ။ 1- ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် ပြီးပြည့်စုံသော အပြုသဘောဆောင်သော linear ဆက်စပ်မှု။ ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ သက်ဆိုင်ရာ t-score နှင့် p-value ကို တွက်ချက်နိုင်သည်။ ဆက်စပ်ပေါင်းကိန်း (r)...

အမှတ်အသားများအဖြစ် အမှတ်အသားများဖြင့် အဏ္ဏဝါကွက်ကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် o တန်ဖိုးနှင့် အမှတ်အသား အငြင်းအခုံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ import seaborn as sns sns. lineplot (data=df, x=' x_var ', y=' y_var ', marker=' o ') အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- အမှတ်အသားများအဖြစ် အမှတ်များပါသော Seaborn Line Path တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ။...

NumPy array တစ်ခုရှိ သုညဒြပ်စင်အရေအတွက်ကိုရေတွက်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။ import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array == 0 ) ဤဥပမာသည် my_array ဟုခေါ်သော NumPy အခင်းအကျင်းတွင် သုညနှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ပြန်ပေးလိမ့်မည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- NumPy ခင်းကျင်းတွင် သုညနှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် သုညနှင့်ညီသော NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုရှိ...

NumPy ခင်းကျင်းတစ်ခုတွင် True နှင့်ညီမျှသည့် ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။ import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array) ဤဥပမာသည် my_array ဟုခေါ်သော NumPy အခင်းအကျင်းတွင် True နှင့်ညီမျှသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ပြန်ပေးလိမ့်မည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- NumPy ခင်းကျင်းတွင် True နှင့် ညီမျှသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ။ NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုရှိ...