U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een histogram te maken voor elke kolom van een Panda DataFrame: import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt #define number of subplots fig, axis = plt. subplots (1, 3) #create histogram for...
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om percentages op de y-as van een panda-histogram weer te geven: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt from matplotlib. ticker import PercentFormatter #create histogram, using percentages instead of...
U kunt de volgende methoden gebruiken om twee panda’s DataFrames rij voor rij te vergelijken: Methode 1: DataFrames vergelijken en alleen rijen met verschillen behouden df_diff = df1. compare (df2, keep_equal= True , align_axis= 0 ) Methode 2: DataFrames vergelijken en...
U kunt de volgende methoden gebruiken om datums tussen twee kolommen in een pandas DataFrame te vergelijken: Methode 1: Voeg een nieuwe kolom toe aan het DataFrame waarin de datumvergelijking wordt weergegeven df[' met_due_date '] = df[' comp_date '] < df['...
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om tekenreeksen tussen twee kolommen in een Panda DataFrame te vergelijken: df[' col1 ']. str . strip (). str . lower () == df[' col2 ']. str . strip (). str . lower () De...
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om de waarden van drie kolommen in R te vergelijken: df$all_matching <- df$A == df$B & df$B == df$C Met deze syntaxis wordt een nieuwe kolom gemaakt met de naam all_matching , die TRUE retourneert...
U kunt de volgende methoden gebruiken om meerdere kolommen naar factoren te converteren met behulp van functies in het dplyr- pakket: Methode 1: Converteer specifieke kolommen naar factor library (dplyr) df %>% mutate_at(c(' col1 ', ' col2 '), as. factor )...
U kunt de volgende basisformule gebruiken om drie kolommen in Google Spreadsheets te vergelijken: =IF(AND( B2 = C2 , C2 = D2 ), " Equal ", " Not Equal ") Deze specifieke formule vergelijkt de waarden in de cellen B2 ,...
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om de functie ffill() in panda’s te gebruiken om vulwaarden door te geven op basis van een voorwaarde in een andere kolom: df[' sales '] = df. groupby (' store ')[' sales ']. ffill ()...
Je kunt de functie fillna() gebruiken met een woordenboek om NaN-waarden in de ene kolom van een pandas DataFrame te vervangen op basis van waarden in een andere kolom. Om dit te doen, kunt u de volgende basissyntaxis gebruiken: #define dictionary...