สมมติว่าคุณมี dataframe สองอัน และผลลัพธ์สำหรับ cross-tabulation คือ Age  12 13 14 Mark 80 90 85 Id 1    1  0  0 2    0  1  0 3    1  0  0 4    0  1  0 5    0  0  1 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการเปลี่ยนชื่อแกนคือ Rename index: index    Id    Age    Mark    0    1.0    12.0   80.0    1    2.0    12.0   90.0    2    3.0   &nbs

วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดดาต้าเฟรม ใช้ df.interpolate funtion ภายใน method =linear, limit_direction =forward และเติม NaN Limit =2 df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2 ตัวอย่าง import pandas as pd df = pd

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับ EWM ที่ปรับแล้วและไม่ได้ปรับคือ - วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดดาต้าเฟรม คำนวณ ewm ที่ปรับแล้วด้วยดีเลย์ 0.5 โดยใช้ df.ewm(com=0.5).mean() df.ewm(com=0.5).mean() คำนวณ ewm ที่ไม่ได้ปรับด้วยความล่าช้า 0.5 โดยใช้

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับ orderDict พร้อมรายการ tuples คือ - OrderedDict([('Index', 0), ('Name', 'Raj'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 80)]) OrderedDict([('Index', 1), ('Name', 'Ravi'), ('

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับ flatten ระเบียนในลำดับ C และ F เป็น flat c_order:    [10 12 25 13 3 12 11 14 24 15 6 14] flat F_order:    [10 25 3 11 24 6 12 13 12 14 15 14] วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดดาต้าเฟรม ใช้ฟังก์ชัน df.v

สมมติว่า คุณมี date_range ของวันที่และผลลัพธ์สำหรับจำนวนวันทำการทั้งหมดคือ Dates are: DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06',                '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01

สมมติว่า คุณมี dataframe และจำนวนคอลัมน์ค่าที่ขาดหายไปขั้นต่ำคือ DataFrame is:    Id    Salary     Age 0 1.0    20000.0   22.0 1 2.0    NaN       23.0 2 3.0    50000.0   NaN 3 NaN    40000.0   25.0 4

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับค่าต่ำสุดที่สองในแต่ละคอลัมน์เป็น, Id       2 Salary 30000 Age    23 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - วิธีแก้ปัญหา กำหนดดาต้าเฟรม ตั้งค่าฟังก์ชัน df.apply() ภายในสร้างฟังก์ชันแลมบ์ดาและตั้งค่าตัวแปรเช่น x เพื่อเข้าถ

ผลลัพธ์สำหรับการสร้าง dataframe สูงสุดโดยขั้นต่ำของแต่ละแถวคือ 0    43.000000 1    1.911111 2    2.405405 3    20.000000 4    7.727273 5    6.333333 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - โซลูชันที่ 1 กำหนด dataframe ด้วยขนาด 30 อ

สมมติว่า คุณมีอนุกรมเวลาและผลลัพธ์สำหรับสามวันแรกและสามวันสุดท้ายจากอนุกรมที่กำหนดเป็น first three days: 2020-01-01    Chennai 2020-01-03    Delhi Freq: 2D, dtype: object last three days: 2020-01-07    Pune 2020-01-09    Kolkata Freq: 2D, dtype: object เพื่อแ

ผลลัพธ์สำหรับการแยกสตริงด้วยตัวคั่น และแปลงเป็นอนุกรมเป็น, 0 แอปเปิ้ล1 ส้ม2 มะม่วง3 กีวี เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง - โซลูชันที่ 1 กำหนดฟังก์ชัน split_str() ซึ่งยอมรับสองอาร์กิวเมนต์สตริงและตัวคั่น สร้างฟังก์ชัน s.split() ภายในค่าตัวคั่นและจัดเก็บเป็น split_data split_d

ผลการฝึกอบรมสามารถมองเห็นได้ด้วย Tensorflow โดยใช้ Python ด้วยความช่วยเหลือของไลบรารี matplotlib วิธีการ พล็อต ใช้เพื่อพล็อตข้อมูลบนคอนโซล อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เราจะใช้ Keras Sequential API ซึ่งมีประโยชน์ในการสร้างแบบ

สามารถใช้การเสริมเพื่อลดการฟิตเกินไปโดยการเพิ่มข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติม ทำได้โดยการสร้างโมเดลตามลำดับที่ใช้เลเยอร์ RandomFlip อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เราจะใช้ Keras Sequential API ซึ่งมีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองตามลำดั

สมมติว่า คุณมีชุดข้อมูลและผลลัพธ์สำหรับการแยกสตริงย่อยจากแต่ละองค์ประกอบในชุดข้อมูลเป็น 0    Ap 1    Oa 2    Mn 3    Kw เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง - โซลูชันที่ 1 กำหนดชุด ใช้ฟังก์ชัน str.slice ภายใน start=0,stop-4 และ step=2 เพื่อแบ่

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการคำนวณขนาดหน้าต่างกลิ้ง 3 คือ Average of rolling window is:    Id Age  Mark 0 NaN NaN  NaN 1 1.5 12.0 85.0 2 2.5 13.0 80.0 3 3.5 13.5 82.5 4 4.5 31.5 90.0 5 5.5 60.0 87.5 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง − วิธีแก้ปัญหา ก

สมมติว่า คุณมีชุดข้อมูลและดัชนีตัวเลขที่มีค่าการเรียงลำดับที่แตกต่างกันคือ − Sorted distict values - numeric array index [2 3 0 3 2 1 4] ['apple' 'kiwi' 'mango' 'orange' 'pomegranate'] เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - วิธีแก้ปัญหา ใช้ฟังก์ชัน p

สมมติว่าคุณมีคอลัมน์วันที่และเวลาใน dataframe และผลลัพธ์สำหรับการแยกวันที่และเวลาเป็น    datetime    date          time 0 2020-01-01 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 1 2020-01-02 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 2 2020-01-03 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 3 2020-01

สมมติว่า คุณมีอนุกรมเวลาและผลลัพธ์สำหรับการแปลโซนเวลาเอเชียเป็น Index is: DatetimeIndex(['2020-01-05 00:30:00+05:30', '2020-01-12 00:30:00+05:30',                '2020-01-19 00:30:00+05:30', '2020-01-26 00:30:00+05:30',   &

ผลลัพธ์สำหรับการพิมพ์ชื่อพาลินโดรมคือ − Palindrome names are:    Id   Name 0   1   bob 2   3   hannah เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง - โซลูชันที่ 1 กำหนดดาต้าเฟรม สร้าง list comprehension ภายใน set for loop เพื่อเข้าถึงค่าทั้งหมดจากคอลัมน์ df