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Python: 如何對pandas.DataFrame的所有columns做內插? from scipy.interpolate import interp1d ; f = interp1d(df.index, df.values, axis=0, fill_value = “extrapolate”) ; df.set_index() 將df中的某column設為index

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2023-05-07

Python: 如何對pandas.DataFrame的所有columns做內插? from scipy.interpolate import interp1d ; f = interp1d(df.index, df.values, axis=0, fill_value = “extrapolate”) ; df.set_index() 將df中的某column設為index

點此或下圖連結scipy官網: x: 1D array, y只要長度...

Python: matplotlib如何控制legend的位置? ax.legend(handles=[patch], loc='upper left', bbox_to_anchor=(6/10, 3/5) - 儲蓄保險王

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2023-05-01

Python: matplotlib如何控制legend的位置? ax.legend(handles=[patch], loc=’upper left’, bbox_to_anchor=(6/10, 3/5)

本文參考知乎 from matplotlib.patches imp...

Python: Matplotlib 中如何將圖例放置在繪圖之外? plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0), loc='upper left') ; plt.tight_layout() ; 如何防止儲存的檔案圖例被裁切? plt.savefig('example.png', dpi=300, format='png', bbox_extra_artists=(lg,), bbox_inches='tight') - 儲蓄保險王

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2023-05-01

Python: Matplotlib 中如何將圖例放置在繪圖之外? plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0), loc=’upper left’) ; plt.tight_layout() ; 如何防止儲存的檔案圖例被裁切? plt.savefig(‘example.png’, dpi=300, format=’png’, bbox_extra_artists=(lg,), bbox_inches=’tight’)

本文參考delftstack: import matplotlib...

Python: matplotlib繪圖如何用 bbox_to_anchor 控制legend (圖例)位置? ax.legend( bbox_to_anchor = (1, 1), borderaxespad=0) - 儲蓄保險王

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2023-05-01

Python: matplotlib繪圖如何用 bbox_to_anchor 控制legend (圖例)位置? ax.legend( bbox_to_anchor = (1, 1), borderaxespad=0)

import matplotlib.pyplot as plt fi...

Python:如何確保只有單欄資料的變數,其型態是 pandas.Series 而非單欄的DataFrame? pandas.DataFrame.squeeze() ; df.set_index() 將兩欄的df,其中一欄設為index後,其型態是單欄的DataFrame還是Series? - 儲蓄保險王

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2023-05-01

Python:如何確保只有單欄資料的變數,其型態是 pandas.Series 而非單欄的DataFrame? pandas.DataFrame.squeeze() ; df.set_index() 將兩欄的df,其中一欄設為index後,其型態是單欄的DataFrame還是Series?

This method is most useful when yo...

Python: pandas.Series.str.split( pat="s+|t", expand=True, n=3 ) ; 如何將Series依據分隔子(tab與不定數空白混用) 拆分為多欄的DataFrame? - 儲蓄保險王

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2023-04-29

Python: pandas.Series.str.split( pat=”\s+|\t”, expand=True, n=3 ) ; 如何將Series依據分隔子(tab與不定數空白混用) 拆分為多欄的DataFrame?

test.txt內容如下: 第一列最後的a之後,故意多兩個空白 Q1...

Python: matplotlib繪圖, ax.plot (pandas.Series, pandas.DataFrame) 一次畫出多條折線圖; fig, ax = plt.subplots() #一次創建fig, ax兩個物件 ; fig = plt.figure() ; ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) #fig, ax 分兩次建立 ; ax = df.plot() - 儲蓄保險王

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2023-04-27

Python: matplotlib繪圖, ax.plot (pandas.Series, pandas.DataFrame) 一次畫出多條折線圖; fig, ax = plt.subplots() #一次創建fig, ax兩個物件 ; fig = plt.figure() ; ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) #fig, ax 分兩次建立 ; ax = df.plot()

import pandas as pd import matplot...

$Python: 如何在matplotlib畫的圖添加文本或註釋? ax.text() 跟 ax.annotate() 有何差別? ax.annotate(f'max value={y_max:.2f}', xy=(x_max, y_max), xytext=(x_max-0.5, y_max-0.5), fontsize=12, arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='r')) - 儲蓄保險王$ 0

攝影或3C

2023-04-25

Python: 如何在matplotlib畫的圖添加文本或註釋? ax.text() 跟 ax.annotate() 有何差別? ax.annotate(f’max value={y_max:.2f}’, xy=(x_max, y_max), xytext=(x_max-0.5, y_max-0.5), fontsize=12, arrowprops=dict(arrowstyle=’->’, connectionstyle=’arc3′, color=’r’))

ax.text() 官網說明(點此或下圖連結官網): ax.anno...

Python: list/ tuple的串接 numpy.ndarray/ pandas.Series的(橫向)串接; numpy.concatenate() ; pandas.concat() ; 擴充ndarray的維度 np.expand_dims() - 儲蓄保險王

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2023-04-24

Python: list/ tuple的串接 numpy.ndarray/ pandas.Series的(橫向)串接; numpy.concatenate() ; pandas.concat() ; 擴充ndarray的維度 np.expand_dims()

list/tuple的串接: # tup1+tup2 串接為新的t...

Python: pandas.DataFrame reshape重新排列(樞紐分析): stack() ; unstack() #可用idxmax()求最大值的index/columns ; groupby().mean().reset_index() ; pivot() ; pivot_table( aggfunc = np.mean ) ; set_index() ; pivot_table = groupby + pivot #pivot_table() 有aggfunc參數,所以索引組合可以重複,pivot則無此參數,若有重複的索引組合,需要先用groupby().mean() - 儲蓄保險王

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2023-04-18

Python: pandas.DataFrame reshape重新排列(樞紐分析): stack() ; unstack() #可用idxmax()求最大值的index/columns ; groupby().mean().reset_index() ; pivot() ; pivot_table( aggfunc = np.mean ) ; set_index() ; pivot_table = groupby + pivot #pivot_table() 有aggfunc參數,所以索引組合可以重複,pivot則無此參數,若有重複的索引組合,需要先用groupby().mean()

stack() ; unstack() : &nbsp...

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