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この記事では、PandasDataFrameの列を削除するために使用できるさまざまな方法について説明します。 方法1-パンダDrop（） パンダはdrop（）メソッドを提供します。これにより、列ラベルとそれに対応する軸に基づいて列を削除できます。 関数の構文は次のとおりです。 DataFrame。落とす（（ラベル=なし、 軸=0、 索引=なし、 列=なし、 レベル=なし、 所定の位置に=間違い、 エラー=‘高める’）。 関数パラメータは次のとおりです。 ラベル–削除するインデックスまたは列のラベルを指定します。 単一の値またはリストのようなオブジェクトを渡すことができます。 axis –選択した列ラベルを削除する軸を指定します。 インデックス–軸の代替。 列–軸の代替。 インプレース–操作をインプレースで実行するかどうかを指定します。 エラー–エラーが発生したときのアクションを設定します。 受け入れられる値は「raise」と「ignore」です。これらは、発生時にエラーを発生させ、エラーを抑制します。 この関数を使用して列を削除する方法を説明しましょう。 以下の例に示すように、単純なパンダDataFrameを作成することから始めます。 ＃パンダをインポート 輸入 […]

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この記事では、PandasDataFrame内の一意のアイテムの数を決定するためのさまざまな方法と方法について説明します。 サンプルデータ DataFrame内の一意の値の数を決定する方法を説明する前に、サンプルデータが必要になります。 サンプルコードを以下に示します。 ＃パンダをインポート輸入 パンダ なので pddf = pd。DataFrame（（{{ ‘給料’： [120000, 100000, 90000, 110000, 120000, 100000, 56000]、 ‘デパートメント’： [‘game developer’, ‘database developer’, ‘front-end developer’, […]

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名前が示すように、NumPyのquantile（）関数を使用すると、設定された軸に沿って指定された配列のq番目の分位数を計算できます。 正規分布を使用する場合、分位数とパーセンタイルは非常に基本的な概念です。 NumPyの分位関数を調べてみましょう。 関数構文 関数の構文は次のとおりです。 しびれ。分位数（（a、 q、 軸=なし、 アウト=なし、 上書き入力=間違い、 方法=‘線形’、 keepdims=間違い、 *、 補間=なし）。 関数パラメーター この関数は、次のようにパラメーターを受け入れます。 a –入力配列またはarray_likeオブジェクト。 q –計算するターゲット分位数。 0から1の範囲の分位数の包括的シーケンスを渡すこともできます。 axis –分位数を計算する軸に沿って定義します。 デフォルトでは、この値はNoneに設定されています。 したがって、この関数は配列をフラット化し、指定された分位数を計算します。 […]

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私たちは皆、GCDまたは初等数学の最大公約数を覚えています。 ただし、このチュートリアルでは、NumPyの単純な関数を使用して手動のGCD計算を簡略化する方法を学習します。 時間を取り戻しましょう。 関数構文 GCDまたは最大公約数は、2つ以上の数値を除算できる最大の正の値です。 NumPyのgcd関数の構文は次のとおりです。 しびれ。gcd（（x1、 x2、 /、 アウト=なし、 *、 どこ=真実、 鋳造=‘同種’、 注文=「K」、 dtype=なし、 subok=真実[, signature, extobj]）。 = > 見た目がおかしな構文にもかかわらず、次のように2つのパラメーターについてのみ心配する必要があります。 x1およびx2–入力配列を参照します。 例1 以下のコードは、2つのスカラー値でgcd（）関数を使用する方法を示しています。 ＃numpyをインポートする輸入 […]

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NumPyのcumsum（）関数を使用すると、特定の軸に沿った要素の累積合計を計算できます。 探検しましょう。 関数構文 関数の構文は次のとおりです。 しびれ。cumsum（（a、 軸=なし、 dtype=なし、 アウト=なし）。 関数パラメーター この関数は、次のようにパラメーターを返します。 a –入力配列を参照します。 axis –どの軸に沿って累積合計が実行されます。 dtype –出力のデータ型を指定します。 out –結果を格納する出力配列を指定します。 関数の戻り値 この関数は、入力配列要素の累積合計を含む新しい配列を返します。 例1 以下のコードは、None軸に沿った2次元配列の累積合計を計算する方法を示しています。 ＃numpyをインポートする輸入 numpy なので […]

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この記事では、NumPyのclip（）関数について説明します。 まず、関数の構文、そのパラメーター、および関数の使用例から始めます。 NumPyのclip（）関数を使用すると、最小範囲と最大範囲の値を指定することで、渡される値を制限できます。 関数構文 関数の構文は次のとおりです。 しびれ。クリップ（（a、 にいる、 a_max、 アウト=なし、 ** kwargs）。 パラメータ値 この関数は、次のパラメーターを受け入れます。 a –入力配列を参照します。 a_min –配列に挿入できる最小値。 a_max –配列が受け入れる最大値。 out –結果を格納する出力配列を指定します。 戻り値 この関数は、入力配列の指定された要素を含む配列を返します。 a_min未満の値はa_minに置き換えられ、a_maxより大きい値はmaxに置き換えられます。 たとえば、a_min=1およびa_max=1の場合、1未満の値は1に置き換えられ、10を超える値は10に置き換えられます。 […]

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NumPy np.c_は、2番目の軸に沿って配列を連結できるようにするNumPyのインデックス作成ルーチンの一部です。 このルーチンがどのように機能し、どのように使用できるかを調べてみましょう。 構文 numpyc_ルーチンの構文は次のとおりです。 戻り値 ルーチンは、連結する必要のある配列以外のパラメーターを取りません。 次に、2番目の軸に沿って連結された配列を返します。 イラストの例 以下の例は、np.c_を使用して2つの配列を連結する方法を示しています。 ＃numpyをインポートする輸入 numpy なので np＃配列を作成するarr1 = np。配列（（[1,2,3]）。arr2 = np。配列（（[7,8,9]）。印刷（（np。c_[arr1, arr2]）。 この例では、np.c_ルーチンが配列を取得し、2番目の軸に沿ってそれらを連結します。 注：2番目の軸について話すときは、axis=1または列軸を参照します。 上記のコードは、次のように配列を返す必要があります。 この場合、np.c_は2つの1次元配列を取り、それらを連結して2次元配列を形成します。 例2 2次元配列にルーチンを適用するとどうなるか見てみましょう。 […]

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NumPyでは、outer（）関数を使用して、2つのベクトルの外積を計算できます。 以下のリソースで、外部製品の詳細を確認できます。 https://en.wikipedia.org/wiki/Outer_product 外積は次のように表すことができます。 次のような値を持つ2つのベクトルaとbがあるとします。 a = [a0, a1, a2…aM] b = [b0, b1, b2…bN] 外積は次のように計算されます。 [[a0*b0  a0*b1 … a0*bN ] [a1*b0    . [ … […]

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NumPyパッケージは、1次元配列に折りたたまれた配列のコピーを返すことができるflatten（）関数を提供します。 探検しましょう。 関数構文 この関数の基本構文は次のとおりです。 ndarray。平らにする（（注文=「C」）。 関数パラメーター この関数は1つのパラメーターのみを取ります。 orderパラメーターは、配列がフラット化される順序を定義するために使用されます。 orderパラメーターは次の値を取ります。 ‘C’ –行優先の順序で配列をフラット化するように関数に指示します。 ‘F’ –列優先の順序で配列をフラット化します。 ‘A’ –配列がFortranに隣接している場合は行順で、そうでない場合は列順で配列をフラット化します。 ‘K’ –要素の順序（メモリ内）で配列をフラット化します。 デフォルトでは、関数は入力配列を行優先順にソートします。 戻り値 この関数は、入力配列のコピーを返しますが、1Dにフラット化されます。 例 関数がどのように機能するかを説明するために、以下に示す例を検討してください。 ＃numpyをインポートする輸入 numpy なので […]

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