Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб змінити розмір шрифту на графіках Seaborn: import seaborn as sns sns. set (font_scale= 2 ) Зверніть увагу, що значення за замовчуванням font_scale дорівнює 1. Збільшивши це значення, ви можете збільшити розмір шрифту всіх елементів...
Функцію cbind у R, скорочення від column-bind , можна використовувати для об’єднання кадрів даних разом за їхніми стовпцями. Ми можемо використовувати функцію pandas concat() для виконання еквівалентної функції в Python: df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 ) Наступні приклади...
Функція rbind у R, скорочення від row-bind , може бути використана для об’єднання кадрів даних за їхніми рядками. Ми можемо використовувати функцію pandas concat() для виконання еквівалентної функції в Python: df3 = pd. concat ([df1, df2]) Наступні приклади показують, як використовувати...
Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис, щоб створити порожній pandas DataFrame з певними назвами стовпців: df = pd. DataFrame (columns=[' Col1 ', ' Col2 ', ' Col3 ']) Наступні приклади показують, як використовувати цей синтаксис на практиці. Приклад 1: Створіть DataFrame...
Ви можете використовувати такі методи, щоб вибрати рядки з pandas DataFrame на основі кількох умов: Спосіб 1. Виберіть рядки, які відповідають кільком умовам df. loc [((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2' ] == ' G '))] Спосіб...
Помилка, з якою ви можете зіткнутися під час використання панд: ValueError : All arrays must be of the same length Ця помилка виникає, коли ви намагаєтеся створити pandas DataFrame, і не всі стовпці в DataFrame мають однакову довжину. У наступному прикладі...
Коли справа доходить до вибору рядків і стовпців pandas DataFrame, loc і iloc є двома часто використовуваними функціями. Ось тонка різниця між двома функціями: loc вибирає рядки та стовпці з певними мітками iloc вибирає рядки та стовпці в певних цілих позиціях...
Під час використання Python може виникнути така помилка: ValueError : Trailing data Ця помилка зазвичай виникає, коли ви намагаєтеся імпортувати файл JSON у pandas DataFrame, але дані записуються рядками, розділеними кінцевими рядками, наприклад « \n ». Найпростіший спосіб виправити цю помилку...
Під час використання Python може виникнути така помилка: ValueError : cannot perform reduce with flexible type Ця помилка виникає, коли ви намагаєтеся виконати обчислення об’єкта в Python, який не є числовим. У наступному прикладі показано, як виправити цю помилку на практиці....
Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб замінити значення в стовпці pandas DataFrame на основі умови: #replace values in 'column1' that are greater than 10 with 20 df. loc [df[' column1 '] > 10, ' column1 '] = 20 Наступні приклади...