pandas 擁有強大的數據清洗能力，可以極大的簡化數據處理工作。 一、數據加載及EDA 二、比較運算：“<”、">"、"=="、"<="、">="、"!=" 三、比較函數：eq、ne、le、lt、ge、gt python3 中新函數 gt/ge/eq/le ...

在機器學習中，經常會對數據進行分箱處理操作，即將一段連續的值切分為若干段，每一段的值當成一個分類。 這個將連續值轉換成離散值的過程，就是分箱處理。 例如：把年齡划分為18歲以下、18-30歲、30-45歲、45-60歲、60歲以上等5個標簽（類別）。 Pandas 包中的 cut ...

一.keyword 字段和keyword數據類型 1、測試准備數據 ...

一、介紹 Pandas.rank() 函數用於實現對數據的排序，包括順序排序、跳躍排序和密集排序等。 使用方法： 參數說明： 二、實操 1.Series排名 method參數：控制排序的模式 ascending參數：默認升序 pct參數 ...

一、str.contains方法 1.介紹 contains 方法用於判斷指定系列是否包含指定字符串。類似於 SQL 中的 like 函數，實現模糊匹配。 str 將 Series 轉換為類似於 ...

一、在列表中篩選數據 在列表中篩選出大於等於零的數據，一般通用的用法代碼如下： 在python 中還有更加簡潔高效的方法： 1、filter函數： 2、列表解析： 二、在字典中篩選數據 在字典中根據值來篩選數據，下面的例題是篩選 ...

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000 ...

一、介紹 pd.dropna() 函數主要用於刪除缺失數據。 Series 返回一個僅包含非空數據和索引的 Series，默認丟棄含有缺失值的行 DataFrame 可以通過參數更詳細的刪除行數據 使用語法： 參數解釋： 二、實操 0.構建測試數據 ...