Pandalar: define() nasıl kullanılır ve bilimsel gösterim nasıl kaldırılır

Bir pandanın DataFrame’indeki değişkenler için tanımlayıcı istatistikler oluşturmak amacıyla define() işlevini kullanabilirsiniz.

Açıklama() işlevinin çıktısından bilimsel gösterimi kaldırmak için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: Bir sütunla define() işlevini kullanırken bilimsel gösterimi kaldırın

 df[' my_column ']. describe (). apply ( lambda x: format (x, ' f '))

Yöntem 2: Birden fazla sütunla define() işlevini kullanırken bilimsel gösterimi kaldırın

 df. describe (). apply ( lambda x: x.apply (' {0:.5f} '. format ))

Aşağıdaki örnekler, her yöntemin pratikte aşağıdaki pandalar DataFrame ile nasıl kullanılacağını gösterir:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [8450550, 406530, 53000, 6000, 2000, 4000, 5400, 6500],
                   ' returns ':[2212200, 145200, 300, 2500, 700, 600, 800, 1200]})

#view DataFrame
print (df)

  store sales returns
0 A 8450550 2212200
1 A 406530 145200
2 A 53000 300
3 A 6000 2500
4 B 2000 700
5 B 4000 600
6 B 5400 800
7 B 6500 1200

Örnek 1: Bir sütunla define() işlevini kullanırken bilimsel gösterimi kaldırın

Satış sütununa ilişkin tanımlayıcı istatistikleri hesaplamak için define() işlevini kullanırsak, çıktı değerleri bilimsel gösterimle görüntülenecektir:

 #calculate descriptive statistics for sales column
df[' sales ']. describe ()

count 8.000000e+00
mean 1.116748e+06
std 2.966552e+06
min 2.000000e+03
25% 5.050000e+03
50% 6.250000e+03
75% 1.413825e+05
max 8.450550e+06
Name: sales, dtype: float64

Çıkış değerlerinin her birinin bilimsel gösterim kullanılarak görüntülendiğini unutmayın.

Çıktıdan bilimsel gösterimi kaldırmak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #calculate descriptive statistics for sales column and suppress scientific notation
df[' sales ']. describe (). apply ( lambda x: format (x, ' f '))

count 8.000000
mean 1116747.500000
std 2966551.594104
min 2000.000000
25% 5050.000000
50% 6250.000000
75% 141382.500000
max 8450550.000000
Name: sales, dtype: object

Çıktıdaki değerlerin artık bilimsel gösterim olmadan görüntülendiğini unutmayın.

Örnek 2: Birden fazla sütunla define() işlevini kullanırken bilimsel gösterimi kaldırın

Her sayısal sütuna ilişkin tanımlayıcı istatistikleri hesaplamak için define() işlevini kullanırsak, çıktı değerleri bilimsel gösterimle görüntülenecektir:

 #calculate descriptive statistics for each numeric column
df. describe ()

               sales returns
count 8.000000e+00 8.000000e+00
mean 1.116748e+06 2.954375e+05
std 2.966552e+06 7.761309e+05
min 2.000000e+03 3.000000e+02
25% 5.050000e+03 6.750000e+02
50% 6.250000e+03 1.000000e+03
75% 1.413825e+05 3.817500e+04
max 8.450550e+06 2.212200e+06

Çıkış değerlerinin her birinin bilimsel gösterim kullanılarak görüntülendiğini unutmayın.

Çıktıdan bilimsel gösterimi kaldırmak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #calculate descriptive statistics for numerical columns and suppress scientific notation
df. describe (). apply ( lambda x: x.apply (' {0:.5f} '. format ))

                sales returns
count 8.00000 8.00000
mean 1116747.50000 295437.50000
std 2966551.59410 776130.93692
min 2000.00000 300.00000
25% 5050.00000 675.00000
50% 6250.00000 1000.00000
75% 141382.50000 38175.00000
max 8450550.00000 2212200.00000

Çıktıdaki değerlerin artık bilimsel gösterim olmadan görüntülendiğini unutmayın.

Bu örnekte çıktıda 5 ondalık basamak görüntülemek için 0:.5f kullandığımızı unutmayın.

Farklı sayıda ondalık basamak görüntülemek için 5’i farklı bir sayıyla değiştirmekten çekinmeyin.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalar: Grup başına kümülatif toplam nasıl hesaplanır?
Pandalar: benzersiz değerlerin gruba göre nasıl sayılacağı
Pandalar: gruba göre korelasyon nasıl hesaplanır