Гістограма з накопиченням — це тип діаграми, який використовує стовпчики, розділені на кілька підсмуг, щоб візуалізувати значення кількох змінних одночасно. У цьому підручнику наведено покроковий приклад того, як створити наступну стовпчасту діаграму з накопиченням у Python за допомогою пакета візуалізації даних...
Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб перетворити категоріальну змінну на числову змінну в pandas DataFrame: df[' column_name '] = pd. factorize (df[' column_name '])[0] Ви також можете використовувати такий синтаксис, щоб перетворити кожну категоріальну змінну в DataFrame на числову змінну:...
Аналіз «що-якщо» — це тип аналізу, який дозволяє вставляти різні числа у формули, щоб побачити, як змінюються результати. Наприклад, припустімо, що магазин продає три різні продукти за різними цінами та обчислює загальний дохід, отриманий від цих продуктів: Тепер припустімо, що менеджер...
Ви можете використовувати такий синтаксис, щоб підрахувати кількість значень клітинок у діапазоні дат у Google Таблицях: = COUNTIFS ( A2:A11 , " >= " & D2 , A2:A11 , " <= " & E2 ) Ця формула підраховує кількість клітинок у...
Часто вам може знадобитися підрахувати кількість клітинок у діапазоні в Таблицях Google, які відповідають одному з кількох критеріїв. Для цього ви можете використовувати такий базовий синтаксис: = ArrayFormula ( SUM ( COUNTIF ( A:A , { " Value1 " , "...
Часто ви можете створити pandas DataFrame з однієї або кількох серій pandas. У наступних прикладах показано, як створити pandas DataFrame, використовуючи наявні ряди як рядки або стовпці DataFrame. Приклад 1: Створіть Pandas DataFrame, використовуючи ряди як стовпці Припустимо, ми маємо такі...
Ви можете використовувати такі методи, щоб замінити значення NaN на рядки в pandas DataFrame: Спосіб 1: замініть значення NaN на рядок у всьому DataFrame df. fillna ('', inplace= True ) Спосіб 2: замініть значення NaN на рядок у певних стовпцях df[['...
Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб перетворити pandas DataFrame із широкого формату на довгий формат: df = pd. melt (df, id_vars=' col1 ', value_vars=[' col2 ', ' col3 ', ...]) У цьому сценарії col1 — це стовпець, який ми використовуємо...
Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис, щоб перетворити pandas DataFrame з довгого формату на широкий: df = pd. pivot (df, index=' col1 ', columns=' col2 ', values=' col3 ') У цьому сценарії col1 стане індексом, col2 стане стовпцями, а col3 використовуватиметься...
Ви можете використовувати такі методи для групування та побудови графіка за допомогою pandas DataFrame: Спосіб 1. Групуйте та малюйте кілька ліній одним шляхом #define index column df. set_index ('day', inplace= True ) #group data by product and display sales as line...