অনুমান করুন, আপনার কাছে একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে এবং দলবদ্ধ ডেটা এবং সংশ্লিষ্ট কলাম থেকে কোভেরিয়েন্স গণনা করার ফলাফল রয়েছে,
সমাধান
এটি সমাধান করার জন্য, আমরা নীচে দেওয়া পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করব -
-
একটি ডেটাফ্রেম সংজ্ঞায়িত করুন
-
ডেটাফ্রেম বিষয় কলামের ভিতরে গ্রুপবাই ফাংশন প্রয়োগ করুন
df.groupby('বিষয়') -
গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটাতে কোভেরিয়েন্স ফাংশন প্রয়োগ করুন এবং অন্তর্নিহিত গ্রুপ_ডেটা সংরক্ষণ করুন,
group_data =df.groupby('subjects').cov() -
বিষয় কলাম থেকে গ্রুপবাই রেকর্ড সহ মার্ক1 এবং মার্ক2 কলামের জন্য ল্যাম্বডা ফাংশন প্রয়োগ করুন। এটি নীচে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে,
df.groupby('subjects').আবেদন(lambda x:x['mark1'].cov(x['mark2'] উদাহরণ
আরো ভালোভাবে বোঝার জন্য নিচের কোডটি দেখি -
pddf =pd.DataFrame({'subjects':['maths','maths','maths','science','science','science'], 'mark1':[80, 90,85,95,93,85], 'মার্ক2':[85,90,70,75,95,65]})প্রিন্ট("ডেটাফ্রেম হল:\n",df)group_data =df.groupby('বিষয় ').cov()প্রিন্ট("গ্রুপেড ডেটা কোভেরিয়েন্স হল:\n", group_data)ফলাফল =df.groupby('বিষয়').আবেদন(lambda x:x['mark1'].cov(x['mark2' ]))মুদ্রণ("দুটি কলামের মধ্যে গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা কোভেরিয়েন্স:\n",ফলাফল)আউটপুট
DataFrame হল:বিষয় mark1 mark20 গণিতশাস্ত্র 80 851 গণিতশাস্ত্র 90 902 গণিতশাস্ত্র 85 703 বিজ্ঞান 95 754 বিজ্ঞান 93 955 বিজ্ঞান 85 65Grouped তথ্য সহভেদাংক হল:mark1 mark2subjectsmaths mark1 25.0 12.500000 mark2 12.5 108.333333science mark1 28.0 50.000000 mark2 50.0 233.333333Grouped তথ্য মধ্যে সহভেদাংক দুটি কলাম:বিষয় গণনা 12.5 বিজ্ঞান 50.0dtype:float64
