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Reshape Data: Pivot 資料表的樞紐轉換_Intro to Pandas
更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘
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。
測試範例
Example 1:
Input:
+--------------+----------+-------------+
| city | month | temperature |
+--------------+----------+-------------+
| Jacksonville | January | 13 |
| Jacksonville | February | 23 |
| Jacksonville | March | 38 |
| Jacksonville | April | 5 |
| Jacksonville | May | 34 |
| ElPaso | January | 20 |
| ElPaso | February | 6 |
| ElPaso | March | 26 |
| ElPaso | April | 2 |
| ElPaso | May | 43 |
+--------------+----------+-------------+
Output:
+----------+--------+--------------+
| month | ElPaso | Jacksonville |
+----------+--------+--------------+
| April | 2 | 5 |
| February | 6 | 23 |
| January | 20 | 13 |
| March | 26 | 38 |
| May | 43 | 34 |
+----------+--------+--------------+
Explanation:
The table is pivoted, each column represents a city, and each row represents a specific month.
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。
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由有業界實戰經驗的演算法工程師，
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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。
本文介紹了在進行資料分析時，將類別欄位轉換為數值欄位的方法，包括Label Encoding、One-Hot Encoding、Binary Encoding、Target Encoding和Frequency Encoding。每種方法的應用範例、優缺點和適用場景都有詳細說明。
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
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