ใช้วิธี colDrop() ของไลบรารี pdpipe เพื่อลบคอลัมน์ออกจาก Pandas DataFrame ขั้นแรก ให้นำเข้าไลบรารี pdpipe และ pandas ที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pdpipe as pdp import pandas as pd ให้เราสร้าง DataFrame ที่นี่ เรามีสองคอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    {     &nbs

หากต้องการค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำจากคอลัมน์เดียว ให้ใช้เมธอด unique() สมมติว่าคุณมีประวัติพนักงานใน Pandas DataFrame ของคุณ ดังนั้นชื่อสามารถซ้ำได้เนื่องจากพนักงานสองคนสามารถมีชื่อคล้ายกันได้ ในกรณีนั้น หากคุณต้องการชื่อพนักงานที่ไม่ซ้ำ ให้ใช้ unique() สำหรับ DataFrame ขั้นแรก ให้นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น ท

ผนวกรายการพจนานุกรมเข้ากับ Pandas DataFrame ที่มีอยู่แล้ว ใช้วิธี append() ขั้นแรก สร้าง DataFrame − dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'XUV', 'Lexus', 'Volkswagen'],"Place": ['Delhi'

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม seaborn.barplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ การทำพล็อตกราฟแท่งแนวตั้งที่จัดกลุ่มตามตัวแปรหมวดหมู่ โดยส่งผ่านตัวแปรหมวดหมู่โดยใช้ x, y หรือ ฮิว พารามิเตอร์ สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม seaborn.barplot() ใช้สำหรับสร้างกราฟแท่งแนวนอน สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม seaborn.barplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ การพล็อตกราฟแท่งแนวนอนด้วยคอลัมน์ชุดข้อมูลเป็นค่า x และ y ใช้ ตัวประมาณ พารามิเตอร์เพื่อตั้งค่า ค่ามัธยฐาน เป็นค่าประมาณของแนวโน้มศูนย์กลาง สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบ

ในการลงจุดหลายคอลัมน์ เราจะทำการพล็อตกราฟแท่ง ใช้ plot() เมธอดและตั้งค่า ชนิด พารามิเตอร์เป็น แถบ สำหรับกราฟแท่ง ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นก่อน - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp ต่อไปนี้เป็นข้อมูลของเรากับ Team Records - data = [["Australia", 2500, 2021],["Bangla

สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเรา -        Car Reg_Price 0      BMW 2000 1    Lexus 1500 2     Audi 1500 3   Jaguar 2000 4  Mustang 1500 นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd impo

ในการพล็อต DataFrame ในกราฟเส้น ให้ใช้ plot() เมธอดและตั้งค่า ชนิด พารามิเตอร์ไปยังบรรทัด ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นก่อน - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp ต่อไปนี้เป็นข้อมูลของเรากับ Team Records - data = [["Australia", 2500, 2021],["Bangladesh", 1000, 2021]

สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel − ขั้นแรก ให้โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") ในการเลือกเซตย่อย ให้ใช้วงเล็บเหลี่ยม ระบุคอลัมน์ในวงเล็บและดึงคอลัมน์เดียวจากชุดข้อมูลทั

หากต้องการเลือกชุดย่อยของแถว ให้ใช้เงื่อนไขและดึงข้อมูล สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel − ขั้นแรก ให้โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") สมมติว่าเราต้องการให้บันทึกรถยนต

สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel − ขั้นแรก โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") ในการเลือกระเบียนหลายคอลัมน์ ให้ใช้วงเล็บเหลี่ยม กล่าวถึงคอลัมน์ในวงเล็บและดึงข้อมูลหลายคอลั

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ merge() การทำงาน. ความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อหนึ่ง ถูกนำไปใช้กับทั้ง DataFrames โดยการตั้งค่าภายใต้ “ตรวจสอบ ” พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน merge() เช่น − validate = “many-to-one” or validate = “m:1” ความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อหนึ่งตรวจสอบว่าคีย์ผสานไม่ซ้

ในการเลือกแถวที่มีข้อความเฉพาะ ให้ใช้เมธอด contain() สมมติว่าต่อไปนี้คือเส้นทางไฟล์ CSV ของเรา - C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv ขั้นแรก ให้เราอ่านไฟล์ CSV และสร้าง Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv") ตอนนี้ ให้เราเลือกแถวที

การใช้ columns.values() เราสามารถเปลี่ยนชื่อคอลัมน์ด้วยหมายเลขดัชนีของไฟล์ CSV ได้อย่างง่ายดาย สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel − เราจะเปลี่ยนชื่อคอลัมน์ ขั้นแรก โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Des

Scatter Plot เป็นเทคนิคการสร้างภาพข้อมูล ใช้ plot.scatter() เพื่อลงจุด Scatter Plot ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - เรามีข้อมูลของเรากับ Team Records ตั้งค่าใน Pandas DataFrame - data = [["Australia", 2500],["Bangladesh", 1000],["England", 2000],["India&quo

หากต้องการอ่านไฟล์ CSV โดยไม่มีส่วนหัว ให้ใช้พารามิเตอร์ส่วนหัวและตั้งค่าเป็น “None ” ใน read_csv() วิธีการ สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel − ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame ซึ่งจะแสดงส่วนหัวด

Swarm Plot ใน Seaborn ใช้ในการวาด scatterplot ที่มีจุดไม่ทับซ้อนกัน seaborn.swarmplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ วาดภาพการสังเกตจำนวนมากบนโครงไวโอลินโดยใช้ violinplot() สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import seaborn as sb import pandas

Bar Plot ใน Seaborn ใช้เพื่อแสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นเป็นแท่งสี่เหลี่ยม seaborn.barplot() ใช้สำหรับสิ่งนี้ พล็อตกราฟแท่งแนวตั้งที่จัดกลุ่มตามตัวแปรหมวดหมู่ โดยส่งตัวแปรเป็นพิกัด x หรือ y ในเมธอด barplot() สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเราในรูปแบบไฟล์ CSV - Cricketers2.csv ขั้นแรก นำเข้

ในการแทนที่ค่า NaN ให้ใช้เมธอด fillna() สมมติว่าต่อไปนี้คือไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel โดยมีค่า NaN บางส่วน - ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv&quo