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Reshape Data: Melt 融合不同的資料欄位_Intro to Pandas

閱讀時間約 7 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,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新命名為sales。


題目的原文敘述


測試範例

Example 1:

Input:
+-------------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| product | quarter_1 | quarter_2 | quarter_3 | quarter_4 |
+-------------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| Umbrella | 417 | 224 | 379 | 611 |
| SleepingBag | 800 | 936 | 93 | 875 |
+-------------+-----------+-----------+-----------+-----------+
Output:
+-------------+-----------+-------+
| product | quarter | sales |
+-------------+-----------+-------+
| Umbrella | quarter_1 | 417 |
| SleepingBag | quarter_1 | 800 |
| Umbrella | quarter_2 | 224 |
| SleepingBag | quarter_2 | 936 |
| Umbrella | quarter_3 | 379 |
| SleepingBag | quarter_3 | 93 |
| Umbrella | quarter_4 | 611 |
| SleepingBag | quarter_4 | 875 |
+-------------+-----------+-------+
Explanation:
The DataFrame is reshaped from wide to long format. Each row represents the sales of a product in a quarter.

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新命名為sales。

演算法

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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。
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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
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將所有在欄位quantity的缺失值填補為0。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input:+-----------------+----------+-------+ | nam
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將欄位grade的資料型別從原本的float變更為int整數型別。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame students: +------------
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們在原有的資料表上,將所有的column資料欄位名稱重新命名。 id 改名為 student_id first 改名為 first_name last 改名為 last_name age 改名為 age_in_year
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salary欄位為基準,把每一筆資料的薪水salary欄位值更新為原本的兩倍。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame employees +--------
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