ቪዲዮ: ሎክ ፓንዳስ ምን ያደርጋል?
2024 ደራሲ ደራሲ: Lynn Donovan | [email protected]. ለመጨረሻ ጊዜ የተሻሻለው: 2023-12-15 23:42
ፓንዳስ የውሂብ ፍሬም ነው። ባለ ሁለት-ልኬት መጠነ-ተለዋዋጭ፣ የተለያየ ሊሆን የሚችል የሠንጠረዥ ውሂብ መዋቅር ከተሰየሙ መጥረቢያዎች (ረድፎች እና አምዶች) ጋር። የሂሳብ ስራዎች በሁለቱም ረድፍ እና አምድ መለያዎች ላይ ይስተካከላሉ. ፓንዳስ የውሂብ ፍሬም አካባቢ በተሰጠው DataFrame ውስጥ የረድፎችን እና የአምዶችን ቡድን በመለያ(ዎች) ወይም ቡሊያን ድርድር መድረስ።
ሰዎች እንዲሁ ይጠይቃሉ፣ የ LOC በፓይዘን ውስጥ ምን ጥቅም አለው?
አካባቢ ዘዴ የጠቋሚ መለያዎችን ብቻ የሚወስድ እና ረድፎችን ወይም የመረጃ ቋቶችን የሚመልስ ዘዴ የጠሪው ውሂብ ፍሬም ውስጥ ካለ። CSV ለማውረድ ተጠቅሟል በ ኮድ ፣ እዚህ ጠቅ ያድርጉ።
እንዲሁም እወቅ፣ ፓንዳዎች ሁኔታዎችን እንዴት ይጠቀማሉ? IF በመተግበር ላይ በፓንዳስ ውስጥ ያለው ሁኔታ DataFrame ከዚያ ይፈልጋሉ ማመልከት የሚከተለው ከሆነ ሁኔታዎች : ቁጥሩ ከ 4 ጋር እኩል ከሆነ ወይም ከ 4 በታች ከሆነ የ'እውነት' ዋጋን ይመድቡ አለበለዚያ ቁጥሩ ከ 4 በላይ ከሆነ "ሐሰት" ዋጋ ይስጡ.
በሁለተኛ ደረጃ፣ በፓንዳስ ውስጥ Loc እና ILOC ምንድን ናቸው?
አካባቢ በመሰየሚያ ላይ የተመሰረተ ነው፣ ይህ ማለት ረድፎችን እና አምዶችን በረድፍ እና አምድ መለያዎቻቸው ላይ መግለጽ አለብዎት። iloc ኢንቲጀር ኢንዴክስ ላይ የተመሰረተ ነው፣ስለዚህ በቀደመው ልምምድ እንዳደረጉት ረድፎችን እና አምዶችን በኢንቲጀር ኢንዴክስ መግለጽ አለቦት።
በ LOC እና ILOC መካከል ያለው ልዩነት ምንድን ነው?
አካባቢ ረድፎችን (ወይም አምዶችን) ከመረጃ ጠቋሚው ልዩ መለያዎችን ያገኛል። iloc በተወሰኑ ቦታዎች ላይ ረድፎችን (ወይም አምዶችን) ያገኛል በውስጡ ኢንዴክስ (ስለዚህ ኢንቲጀር ብቻ ይወስዳል)።
የሚመከር:
የውጪ ምን ያደርጋል?
OUTER APPLY የውጤት ስብስብን እና የማያደርጉትን ሁለቱንም ረድፎች ይመልሳል፣ በሠንጠረዥ ዋጋ ባለው ተግባር በተዘጋጁት አምዶች ውስጥ NULL እሴቶች አሉት። OUTER APPLY እንደ ግራ ወደ ውጭ ይቀላቀሉ
የማይንቀሳቀስ ተግባር መስራት ምን ያደርጋል?
በ C ውስጥ፣ የማይንቀሳቀስ ተግባር ከትርጉም አሃዱ ውጭ አይታይም፣ እሱም የተጠናቀረበት የነገር ፋይል ነው። በሌላ አነጋገር የማይንቀሳቀስ ተግባር መስራት ወሰንን ይገድባል። የማይለዋወጥ ተግባር ለሱ * 'የግል' እንደሆነ አድርገው ሊያስቡ ይችላሉ። c ፋይል (ምንም እንኳን ይህ በጥብቅ ትክክል ባይሆንም)
ፒኤችፒ አጭር ወረዳ ያደርጋል?
ይህ ማለት ለምሳሌ ተለዋዋጭ መዘጋጀቱን እና ወደ አንድ የተወሰነ እሴት መዋቀሩን ማረጋገጥ ይችላሉ-ተለዋዋጭ ካልተዋቀረ ፒኤችፒ መግለጫውን አጭር ያደርገዋል እና ዋጋውን አያረጋግጥም። ይህ ጥሩ ነው ምክንያቱም የማይለዋወጥ እሴትን ካረጋገጡ ፒኤችፒ ስህተትን ይጠቁማል
ፓንዳስ ዳታ ፍሬምን እንዴት መጣል እችላለሁ?
ረድፎችን እና አምዶችን ከ DataFrames ለመሰረዝ Pandas የ "ማውረድ" ተግባርን ይጠቀማል። አንድን አምድ ወይም ብዙ ዓምዶችን ለመሰረዝ የአምዱን(ኦቾቹን) ስም ይጠቀሙ እና “ዘንግ”ን እንደ 1 ይግለጹ። በአማራጭ፣ ከዚህ በታች ባለው ምሳሌ እንደሚታየው፣ “አምዶች” መለኪያው በፓንዳስ ውስጥ ተጨምሯል የ 'ዘንግ' ፍላጎት
JSON ወደ ፓንዳስ እንዴት ማንበብ እችላለሁ?
JSON Stringን ወደ Pandas DataFrame እንዴት እንደሚጫን ደረጃ 1፡ የJSON ሕብረቁምፊን አዘጋጁ። በቀላል ምሳሌ ለመጀመር፣ ስለተለያዩ ምርቶች እና ዋጋቸው የሚከተለው መረጃ አለህ እንበል፡ ደረጃ 2፡ የJSON ፋይል ፍጠር። አንዴ የእርስዎን JSON string ካዘጋጁ በኋላ በJSON ፋይል ውስጥ ያስቀምጡት። ደረጃ 3፡ የJSON ፋይልን ወደ Pandas DataFrame ይጫኑ