Вы можете использовать следующий базовый синтаксис с функцией grepl() в R для фильтрации строк во фрейме данных, содержащих один из нескольких строковых шаблонов в определенном столбце: library (dplyr) new_df <- filter(df, grepl(paste(my_patterns, collapse=' | '), my_column)) Этот конкретный синтаксис фильтрует фрейм...
Вы можете использовать следующие методы для масштабирования значений переменной от 0 до 1 в R: Способ 1: используйте базу R #define function to scale values between 0 and 1 scale_values <- function (x){(x-min(x))/(max(x)-min(x))} x_scaled <- rescale(x) Способ 2. Используйте пакет весов. library...
Вы можете использовать следующие методы для использования функции Which() с несколькими условиями в R: Метод 1: that() с несколькими условиями с использованием AND new_df <- df[which(df$my_column >= 14 & df$my_column <= 25), ] Метод 2: that() с несколькими условиями с использованием...
Вы можете использовать функцию pandas.to_datetime() для преобразования строкового столбца в столбец даты и времени в DataFrame pandas. При использовании этой функции вы можете использовать аргумент формата , чтобы указать формат вашей даты, чтобы избежать ошибок при преобразовании ее из строки в...
Вы можете определить следующую пользовательскую функцию для поиска уникальных значений pandas и игнорирования значений NaN: def unique_no_nan(x): return x. dropna (). single () Эта функция вернет серию pandas, содержащую все уникальные значения, кроме значений NaN. В следующих примерах показано, как использовать...
Коэффициент корреляции Пирсона можно использовать для измерения линейной связи между двумя переменными. Этот коэффициент корреляции всегда принимает значение от -1 до 1 , где: -1 : Совершенно отрицательная линейная корреляция между двумя переменными. 0 : Нет линейной корреляции между двумя переменными....
Вы можете использовать аргумент маркера со значением o , чтобы создать морской график с точками в качестве маркеров: import seaborn as sns sns. lineplot (data=df, x=' x_var ', y=' y_var ', marker=' o ') В следующем примере показано, как использовать этот...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для подсчета количества нулевых элементов в массиве NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array == 0 ) Этот конкретный пример вернет количество элементов, равное нулю, в массиве NumPy под названием my_array . В следующем...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для подсчета количества элементов, равных True , в массиве NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array) Этот конкретный пример вернет количество элементов, равное True, в массиве NumPy с именем my_array . В следующем примере...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для подсчета количества элементов, равных NaN, в массиве NumPy: import numpy as np n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array)) Этот конкретный пример вернет количество элементов, равное NaN, в массиве NumPy с именем my_array . В следующем...