スタック オーバーフロー用の再現可能な Pandas サンプルを作成するにはどうすればよいですか?
再現可能な Pandas サンプルの作成
Stack Overflow などのプログラミング フォーラムで質問されたデータフレームを再現することは、効果的にトラブルシューティングを行い、正確な回答を提供するために不可欠です。再現可能なパンダの例を作成するときに従うべきいくつかのベスト プラクティスを次に示します。
グッド プラクティス:
1.コピー&ペースト可能な小さなデータフレームを提供します:
pd.read_clipboard(sep=r'ss ') を使用して、実行可能なコードまたはコピー&ペースト可能な形式として小さなデータフレームを含めます。
2.コードの書式設定:
コード ブロックやインデント用の 4 つのスペースなど、コードを読みやすくするには、コードの書式設定オプションを使用します。
3.コードをテストします:
投稿する前にテストして、提供されたデータフレームで問題が再現されることを確認してください。
4.望ましい結果を表示:
値の出所を指定して、期待される結果を明確に説明します。
5.試行されたコードを入力してください:
試行したコードと、そのコードのどこが間違っているかについてのメモを含めてください。
6.調査と要約:
スタック オーバーフローに関するドキュメントや以前の質問を通じて問題を調査する取り組みを示します。
悪い習慣:
1. MultiIndex データフレーム:
MultiIndex データフレームは簡単にコピーして貼り付けることができないため、使用を避けてください。代わりに、MultiIndex.
2 を示すために、set_index 呼び出しを含む通常のデータフレームを提供します。曖昧な結果:
望ましい結果について具体的な詳細を提供し、「数値は異なるはずです」のような曖昧な説明は避けます。
3.不完全なエラー メッセージ:
エラーが発生した場合は、スタック トレース全体を含め、問題のあるコード行を強調表示します。
4.欠落しているバージョン情報:
使用されている Pandas、Python、およびその他の関連ライブラリのバージョンを示します。
醜い行為:
1.外部データ ソース:
他の人がアクセスできない外部データ ソースまたは CSV ファイルへのリンクは避けてください。デモ用に同様のデータを作成します。
2.過度の詳細:
特定の問題領域に焦点を当て、過度の詳細や不必要なデータ変更コードの提供を避けます。
3.長いコード スニペット:
読者に圧倒されないように、小さく関連性のあるデータフレームとコード スニペットを提供します。
以上がスタック オーバーフロー用の再現可能な Pandas サンプルを作成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
