สมมติว่า คุณมีไฟล์ Excel ที่จัดเก็บไว้โดยใช้ชื่อ pandas.xlsx ในตำแหน่งของคุณ วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดวิธี pd.read_excel เพื่ออ่านข้อมูลจากไฟล์ pandas.xlsx และบันทึกเป็น df df = pd.read_excel('pandas.xlsx') ใช้ df.iloc[:,0] เพื่อพิมพ์แถวทั้งหมดข

สมมติว่าเราได้บันทึกไฟล์ pandas.csv แล้วและส่งออกไฟล์เป็นรูปแบบ Html วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - อ่านไฟล์ csv โดยใช้วิธี read_csv ดังนี้ - df = pd.read_csv('pandas.csv') สร้างไฟล์ใหม่ pandas.html ในโหมดเขียนโดยใช้ไฟล์อ็อบเจกต์ f = open('pandas.htm

สมมติว่า คุณมีอนุกรมเวลาและผลลัพธ์สำหรับความถี่สูงสุดสิ้นเดือน DataFrame is:  Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 Maximum month end frequency:       &

สมมติว่าคุณมีข้อมูล json ตัวอย่างต่อไปนี้จัดเก็บไว้ในไฟล์เป็น pandas_sample.json {    "employee": {       "name": "emp1",       "salary": 50000,       "age": 31    } } ผลลัพธ์หลังจากแ

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการส่งออกไปยังไฟล์ pickle และอ่านเนื้อหาจากไฟล์เป็น, Export to pickle file: Read contents from pickle file:   Fruits    City 0 Apple    Shimla 1 Orange   Sydney 2 Mango    Lucknow 3 Kiwi    Wellington วิธีแก้ปั

สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลและผลลัพธ์สำหรับความสัมพันธ์อัตโนมัติกับความล่าช้า 2 คือ Series is: 0    2.0 1    10.0 2    3.0 3    4.0 4    9.0 5    10.0 6    2.0 7    NaN 8    3.0 dtype: float64 series correlation: &n

สมมติว่าคุณมี dataframe ที่มีข้อมูลอนุกรมเวลาและผลลัพธ์สำหรับข้อมูลที่ถูกตัดทอนคือ before truncate:  Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 after truncate:  Id tim

เราสามารถสร้าง dataframe ใหม่ได้โดยใช้ฟังก์ชัน melt(),stack(),unstack() และ pivot() โซลูชันที่ 1 กำหนดดาต้าเฟรม ใช้ฟังก์ชัน melt() เพื่อแปลงคอลัมน์ dataframe แบบกว้างเป็นแถว มีการกำหนดไว้ด้านล่าง df.melt() ตัวอย่าง มาดูโค้ดด้านล่างเพื่อทำความเข้าใจกันดีกว่า − import pandas as pd df = pd.Dat

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการคำนวณความแปรปรวนร่วมจากข้อมูลที่จัดกลุ่มและคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องเป็น, Grouped data covariance is:                   mark1       mark2 subjects maths    mark1    25.0   &nbs

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการลบแถวที่ซ้ำกันแรกคือ     Id Age 0    1 12 3    4 13 4    5 14 5    6 12 6    2 13 7    7 16 8    3 14 9    9 15 10  10 14 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตา

สมมติว่า คุณมี dataframe และดัชนี shift สองช่วงเวลาในทิศทางบวกและลบคือ shift the index by three periods in positive direction                      Id Age 2020-01-01 00:00:00 NaN NaN 2020-01-01 12:00:00 NaN NaN 2020-01-02 00:00:00 1.0 10.0 2020-0

ผลลัพธ์สำหรับค่าสูงสุดของคอลัมน์แรกในแผงคือ ค่าสูงสุดของคอลัมน์แรกคือ;Column1 1.377292 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง − ตั้งค่าข้อมูลเป็นคีย์พจนานุกรมคือ Column1 โดยมีค่าเป็น pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3)) data ={Column1 :pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3))}

วิธีแก้ปัญหา สมมติว่า คุณมี dataframe และอันดับขั้นต่ำของคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่ง  Id Name    Age    Rank 0 1 Adam    12    1.0 1 2 David   13    3.0 2 3 Michael 14    5.0 3 4 Peter   12    1.0 4 5 William 13   &

สมมติว่าคุณมีแผงและค่าเฉลี่ยของแถวแรกคือ Average of first row is: Column1    0.274124 dtype: float64 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - ตั้งค่าข้อมูลเป็นคีย์พจนานุกรมคือ Column1 โดยมีค่าเป็น pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3)) data = {'Column1' : pd.Dat

วิธีแก้ปัญหา สมมติว่าคุณมี dataframe และค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของแถวและคอลัมน์คือ mad of columns:Column1 0.938776Column2 0.600000dtype:float64mad of rows:0 0.5001 0.9002 0.6503 0.9004 0.7505 0.5756 1.325dtype:float64 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดดาต้าเฟรม คำนวณค่าเบี่ยงเบน

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับ quantify รูปร่างของการแจกแจงคือ kurtosis is: Column1    -1.526243 Column2     1.948382 dtype: float64 asymmetry distribution - skewness is: Column1    -0.280389 Column2     1.309355 dtype: float64 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแ

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการตัดค่าขีดจำกัดต่ำสุดและสูงสุด minimum threshold:    Column1 Column2 0    30    30 1    34    30 2    56    30 3    78    50 4    30    90 maximum

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับฟังก์ชัน table-wise คือ Table wise function:    Id  Mark 0  6.0 85.0 1  7.0 95.0 2  8.0 75.0 3  9.0 90.0 4 10.0 95.0 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดดาต้าเฟรม สร้างฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนด

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงระหว่างคอลัมน์ Id และ Age ที่ 2 และ 2 ล่างสุด Id and Age-top 2 values    Id Age 0 NaN NaN 1 1.0 0.0 Id and Age-bottom 2 values       Id      Age 3 0.000000 -0.071429 4 0.666667 0.000000 วิธีแก้ปั

ผลลัพธ์สำหรับความยาวขององค์ประกอบในทุกคอลัมน์ใน dataframe คือ Dataframe is:    Fruits    City 0 Apple    Shimla 1 Orange   Sydney 2 Mango    Lucknow 3 Kiwi    Wellington Length of the elements in all columns    Fruits City 0   &nb