ในการนับการเกิด NaN ในคอลัมน์ ให้ใช้ isna() ใช้ sum() เพื่อเพิ่มค่าและหาจำนวน ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pandas as pd import numpy as np สร้าง DataFrame เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ Numpy np.inf ในคอลัมน์ Units_Sold - dataFrame = pd.DataFrame({"Car":

ในการสร้างพล็อตอนุกรมเวลา ให้ใช้ lineplot() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt สร้าง DataFrame โดยให้คอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งเป็นวันที่ เช่น “Date_of_Purchase” − dataFrame = pd.DataFrame({'Date_of_Purchase': ['2018-07-2

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม ใช้ seaborn.barplot() ควบคุมการจัดลำดับโดยส่งคำสั่งที่ชัดเจน เช่น การจัดลำดับตามคอลัมน์เฉพาะโดยใช้ลำดับ พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV −Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น

Lineplot ใน Seaborn ใช้เพื่อวาดเส้นโครงที่มีความเป็นไปได้ของการจัดกลุ่มความหมายหลายกลุ่ม seaborn.lineplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot

SactterPlot ใน Seaborn ใช้เพื่อวาดแผนภาพแบบกระจายโดยมีความเป็นไปได้ของการจัดกลุ่มความหมายหลายแบบ seaborn.scatterplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplo

Box Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อวาดโครงกล่องเพื่อแสดงการแจกแจงตามหมวดหมู่ seaborn.boxplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt โหลดข้อมูลจ

ฟังก์ชัน eval() ยังสามารถใช้เพื่อประเมินผลรวมของแถวที่มีคอลัมน์ที่ระบุ ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame พร้อมบันทึกผลิตภัณฑ์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 12

สำหรับแผนภูมิแท่งแนวนอนแบบเรียงซ้อน ให้สร้างแผนภูมิแท่งโดยใช้ barh() และตั้งค่าพารามิเตอร์ “ซ้อน ” เป็น จริง − Stacked = True ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['Bent

โครงเรื่องไวโอลินใน Seaborn ใช้เพื่อวาดชุดค่าผสมของ boxplot และค่าความหนาแน่นของเคอร์เนล seaborn.violinplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pypl

เทรนด์แนวนอนเรียกอีกอย่างว่าสเตชันเนอรีเทรนด์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเรา เช่น SalesRecords3.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesR

หากต้องการตั้งชื่อคอลัมน์อย่างชัดเจน ให้ใช้ ชื่อ พารามิเตอร์ของ read_csv() กระบวนการ. สมมติว่าต่อไปนี้คือไฟล์ CSV ของเราที่ไม่มีส่วนหัวเปิดใน Microsoft Excel − ให้เราโหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV และเพิ่มคอลัมน์ส่วนหัวโดยใช้พารามิเตอร์ชื่อ - pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\TeamData.csv"

Swarm Plot ใน Seaborn ใช้ในการวาด scatterplot ที่มีจุดไม่ทับซ้อนกัน seaborn.swarmplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt โหลดข้อมูลจ

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม seaborn.barplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

seaborn.pointplot() ใช้สำหรับสร้างจุดพล็อต สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv(&quo

Count Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงจำนวนการสังเกตในแต่ละถังขยะตามหมวดหมู่โดยใช้แท่ง seaborn.countplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น 3 แห่ง – import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as p

ในการพล็อตกราฟแท่งแนวนอน ให้ใช้ pandas.DataFrame.plot.barh . พล็อตแท่งแสดงการเปรียบเทียบระหว่างหมวดหมู่ที่ไม่ต่อเนื่อง ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt สร้าง Pandas DataFrame ที่มี 4 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['Bent

Box Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อวาดโครงกล่องเพื่อแสดงการแจกแจงตามหมวดหมู่ ในการสร้าง Box Plot แนวตั้ง ให้ใช้ seaborn.boxplot() สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

โครงเรื่องไวโอลินใน Seaborn ใช้เพื่อวาดชุดค่าผสมของ boxplot และค่าความหนาแน่นของเคอร์เนล seaborn.violinplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ คำสั่งซื้อ ด้วยพารามิเตอร์การสั่งซื้อและตั้งค่าการสังเกตโดยใช้ ภายใน พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีท

Box Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อวาดโครงกล่องเพื่อแสดงการแจกแจงตามหมวดหมู่ seaborn.boxplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ ในการควบคุมคำสั่งซื้อให้ใช้ คำสั่งซื้อ พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas as pd

Point Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นโดยใช้ร่ายมนตร์พล็อตแบบกระจาย seaborn.pointplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ ตั้งค่าตัวพิมพ์ใหญ่เป็นแถบข้อผิดพลาดโดยใช้ พลิก พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV – Cricketers.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - impo