Существует три основных метода, которые вы можете использовать для выбора нескольких столбцов из DataFrame pandas: Способ 1: выбрать столбцы по индексу df_new = df. iloc [:,[0,1,3]] Способ 2: выберите столбцы в диапазоне индексов df_new = df. iloc [:, 0:3] Способ 3:...
Вы можете использовать любой из следующих методов для выбора строк в DataFrame pandas на основе значений столбца: Метод 1: выберите строки, где столбец равен определенному значению df. loc [df[' col1 '] == value] Способ 2. Выберите строки, в которых значение столбца...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании NumPy: ValueError : all the input arrays must have same number of dimensions Эта ошибка возникает при попытке объединить два массива NumPy разных размеров. В следующем примере показано, как исправить эту ошибку на...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании панд: TypeError : no numeric data to plot Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь отобразить значения из DataFrame pandas, но числовых значений для построения нет. Эта ошибка обычно возникает, когда вы думаете, что...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для экспорта массива NumPy в файл CSV: import numpy as np #define NumPy array data = np. array ([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #export array to CSV file n.p. savetxt (" my_data.csv ", data, delimiter=" , ") Следующие примеры...
В частотном распределении ширина класса означает разницу между верхним и нижним пределами любого класса или категории. Например, следующее распределение частот имеет ширину интервала 4 : Например: Ширина класса для первого класса составляет 5 – 1 = 4. Ширина класса для второго...
Вы можете использовать следующую базовую формулу для сравнения двух списков в Excel с помощью функции ВПР : =ISNA(VLOOKUP( A2 , $C$2:$C$9 ,1,False)) Используя инструмент условного форматирования Excel, мы можем использовать эту формулу, чтобы выделить каждое значение в столбце A, которое не...
Предупреждение, с которым вы можете столкнуться в Python: RuntimeWarning: overflow encountered in exp Это предупреждение появляется, когда вы используете функцию exp NumPy, но используете слишком большое значение для ее обработки. Важно отметить, что это всего лишь предупреждение , и NumPy по-прежнему...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании NumPy: TypeError : 'numpy.float64' object is not iterable Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь итеративно выполнить итеративную операцию со значением с плавающей запятой в NumPy, что невозможно. В следующем примере показано, как устранить...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис, чтобы найти сумму значений по группам в пандах: df. groupby ([' group1 ',' group2 '])[' sum_col ']. sum (). reset_index () В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame pandas:...