Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования категориальной переменной в числовую переменную в DataFrame pandas: df[' column_name '] = pd. factorize (df[' column_name '])[0] Вы также можете использовать следующий синтаксис для преобразования каждой категориальной переменной в DataFrame в числовую переменную:...
Анализ «что если» — это тип анализа, который позволяет вам подставлять различные числа в формулы, чтобы увидеть, как изменяются результаты. Например, предположим, что магазин продает три разных продукта по разным ценам и подсчитывает общий доход, полученный от этих продуктов: Теперь предположим,...
Вы можете использовать следующий синтаксис для подсчета количества значений ячеек в диапазоне дат в Google Sheets: = COUNTIFS ( A2:A11 , " >= " & D2 , A2:A11 , " <= " & E2 ) Эта формула подсчитывает количество ячеек в...
Часто вам может потребоваться подсчитать количество ячеек в диапазоне в Google Таблицах, которые соответствуют одному из нескольких критериев. Для этого вы можете использовать следующий базовый синтаксис: = ArrayFormula ( SUM ( COUNTIF ( A:A , { " Value1 " , "...
Часто вам может потребоваться создать DataFrame pandas из одной или нескольких серий pandas. В следующих примерах показано, как создать DataFrame pandas, используя существующие серии в качестве строк или столбцов DataFrame. Пример 1. Создайте DataFrame Pandas, используя серии в качестве столбцов Предположим,...
Вы можете использовать следующие методы для замены значений NaN строками в DataFrame pandas: Способ 1: заменить значения NaN строкой во всем DataFrame df. fillna ('', inplace= True ) Способ 2: заменить значения NaN строкой в определенных столбцах df[[' col1 ', '...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования DataFrame pandas из широкого формата в длинный формат: df = pd. melt (df, id_vars=' col1 ', value_vars=[' col2 ', ' col3 ', ...]) В этом сценарии col1 — это столбец, который мы используем...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования DataFrame pandas из длинного формата в широкий: df = pd. pivot (df, index=' col1 ', columns=' col2 ', values=' col3 ') В этом сценарии col1 станет индексом, col2 станет столбцами, а col3 будет...
Вы можете использовать следующие методы для группировки и построения графиков с помощью DataFrame pandas: Способ 1. Сгруппируйте и нарисуйте несколько линий по одному пути. #define index column df. set_index ('day', inplace= True ) #group data by product and display sales as...
Вы можете использовать функциюshift() для смещения значений вверх или вниз по столбцу в DataFrame pandas: #shift values down by 1 df[' column1 '] = df[' column1 ']. shift (1) #shift values up by 1 df[' column1 '] = df[' column1 ']....