付費限定
Reshape Data: Concatenate 串接兩張資料表_Intro to Pandas
更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘
題目敘述
題目會給定兩個pandas DataFrame作為輸入，要求我們將兩張資料表，依照原有的順序串接在一起。
測試範例
Example 1:
Input:
df1
+------------+---------+-----+
| student_id | name | age |
+------------+---------+-----+
| 1 | Mason | 8 |
| 2 | Ava | 6 |
| 3 | Taylor | 15 |
| 4 | Georgia | 17 |
+------------+---------+-----+
df2
+------------+------+-----+
| student_id | name | age |
+------------+------+-----+
| 5 | Leo | 7 |
| 6 | Alex | 7 |
+------------+------+-----+
Output:
+------------+---------+-----+
| student_id | name | age |
+------------+---------+-----+
| 1 | Mason | 8 |
| 2 | Ava | 6 |
| 3 | Taylor | 15 |
| 4 | Georgia | 17 |
| 5 | Leo | 7 |
| 6 | Alex | 7 |
+------------+---------+-----+
Explanation:
The two DataFramess are stacked vertically, and their rows are combined.
兩張資料表依照原有順序，沿著垂直方向，串接在一起。
以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 2272 字、0
則留言，僅發佈於Intro. to Pandas 入門題解你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
91會員
425內容數
由有業界實戰經驗的演算法工程師，
手把手教你建立解題的框架，
一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。
著重在讓讀者啟發思考、理解演算法，熟悉常見的演算法模板。
深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義，融會貫通演算法與資料結構的應用。
在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法，或者同一招解不同的題目，擴展廣度，並加深印象。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。
pandas是用於資料操縱和分析的Python軟體庫。它建造在 NumPy 基礎上，並為操縱數值表格和時間序列，提供了資料結構和運算操作。
Pandas 的主要資料結構包含 Series 和 DataFrame 物件，由於 Pandas 本身基 Numpy 所以在使用大量資料運算時效能表現也優於原
(2 July 2024, Hong Kong) As the global leading semi-trailer manufacturing industry for 11 consecutive years, CIMC Vehicles (Group) Co., Ltd.’s (“CIMC
這堂課與地球科學、天體物理的訊號分析有關，
主講人是丹麥國家太空中心的地磁學家。
乍看很生硬，有大量的矩陣、統計、線性代數推導，
目的很單純，想利用各種手法，
對複雜的觀測資料進行降噪、找出合適的回歸模型。
而這種從數據 (Data) 回推模型 (Model) 的問題，
就稱為 Inve
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表為基礎，融合不同的資料欄位。
以product作為index，融合quarter_1,quarter_2,quarter_3,quarter_4 這四個欄位，並且重新命名為quarter，並且將數值欄位名稱重
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表為基礎，將資料表做樞紐轉換，垂直方向是月份，水平方向是不同的城市，而表格內容是該城市在某個月份的溫度。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
+--------------+-
題目敘述
題目會給定兩個pandas DataFrame作為輸入，要求我們將兩張資料表，依照原有的順序串接在一起。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
df1
+------------+---------+-----+
| student_id | name
現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。
pandas是用於資料操縱和分析的Python軟體庫。它建造在 NumPy 基礎上，並為操縱數值表格和時間序列，提供了資料結構和運算操作。
Pandas 的主要資料結構包含 Series 和 DataFrame 物件，由於 Pandas 本身基 Numpy 所以在使用大量資料運算時效能表現也優於原
(2 July 2024, Hong Kong) As the global leading semi-trailer manufacturing industry for 11 consecutive years, CIMC Vehicles (Group) Co., Ltd.’s (“CIMC
這堂課與地球科學、天體物理的訊號分析有關，
主講人是丹麥國家太空中心的地磁學家。
乍看很生硬，有大量的矩陣、統計、線性代數推導，
目的很單純，想利用各種手法，
對複雜的觀測資料進行降噪、找出合適的回歸模型。
而這種從數據 (Data) 回推模型 (Model) 的問題，
就稱為 Inve
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表為基礎，融合不同的資料欄位。
以product作為index，融合quarter_1,quarter_2,quarter_3,quarter_4 這四個欄位，並且重新命名為quarter，並且將數值欄位名稱重
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表為基礎，將資料表做樞紐轉換，垂直方向是月份，水平方向是不同的城市，而表格內容是該城市在某個月份的溫度。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
+--------------+-
題目敘述
題目會給定兩個pandas DataFrame作為輸入，要求我們將兩張資料表，依照原有的順序串接在一起。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
df1
+------------+---------+-----+
| student_id | name