付費限定

Modify Columns 修改data column _Intro to Pandas

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
+---------+--------+
| name | salary |
+---------+--------+
| Jack | 19666 |
| Piper | 74754 |
| Mia | 62509 |
| Ulysses | 54866 |
+---------+--------+
Output:
+---------+--------+
| name | salary |
+---------+--------+
| Jack | 39332 |
| Piper | 149508 |
| Mia | 125018 |
| Ulysses | 109732 |
+---------+--------+
Explanation:
Every salary has been doubled.
每​一位員工的薪水都變成原本的兩倍

演算法

和前面這一題 Create a New Column 建立新的data column 非常相似,也是使用經典pandas資料檢索語法來更新資料欄位 data column,並且設並薪水salary是原本的兩倍。

以行動支持創作者!付費即可解鎖
本篇內容共 2600 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。
avatar-img
90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
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
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name欄位為檢查基準,刪除有缺失值None的 data rows。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: +------------+---------+-----+ | s
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email欄位為比較基準,刪除重複的列 data rows,只保留最早第一次出現的。 題目的原文敘述 Example 1: Input: +-------------+---------+--------
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,建立一個新的column叫做"bonus",初始化成"salary"欄位兩倍的數值。 也就是說,新的"bonus"紅利欄位的數值,是原本"salary"薪水欄位的兩倍。 題目的原文敘述 測試範例
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們回傳student_id為101的這筆資料,並且列出它的"name"和"age"欄位。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: +------------+---------+-----+ |
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們回傳資料表的前3個Row。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame employees +-------------+-----------+-------------
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame,要求我們回傳該紀錄表的高度和寬度,也就是對應的number of rows和number of columns。 題目的原文敘述
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name欄位為檢查基準,刪除有缺失值None的 data rows。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: +------------+---------+-----+ | s
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email欄位為比較基準,刪除重複的列 data rows,只保留最早第一次出現的。 題目的原文敘述 Example 1: Input: +-------------+---------+--------
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,建立一個新的column叫做"bonus",初始化成"salary"欄位兩倍的數值。 也就是說,新的"bonus"紅利欄位的數值,是原本"salary"薪水欄位的兩倍。 題目的原文敘述 測試範例
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們回傳student_id為101的這筆資料,並且列出它的"name"和"age"欄位。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: +------------+---------+-----+ |
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入,要求我們回傳資料表的前3個Row。 題目的原文敘述 測試範例 Example 1: Input: DataFrame employees +-------------+-----------+-------------
題目敘述 題目會給定一個pandas DataFrame,要求我們回傳該紀錄表的高度和寬度,也就是對應的number of rows和number of columns。 題目的原文敘述
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
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。
Thumbnail
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
Thumbnail
本文介紹瞭如何使用 Python pandas 進行資料分析,包括如何使用 corr() 函數針對數字類型的欄位進行分析,以及如何刪除不需要的欄位和取得想要的小數位數。
Thumbnail
本文探討了在使用 pandas 處理資料時應注意的幾個關鍵點,以及如何減少因資料型態問題而產生的錯誤,確保資料的原始意義得以保留。主要包括Pandas 資料處理深入解析,尋找CSV之外的數據儲存方案,以及優化資料處理策略。
Thumbnail
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。
Thumbnail
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
Thumbnail
本文介紹瞭如何使用 Python pandas 進行資料分析,包括如何使用 corr() 函數針對數字類型的欄位進行分析,以及如何刪除不需要的欄位和取得想要的小數位數。
Thumbnail
本文探討了在使用 pandas 處理資料時應注意的幾個關鍵點,以及如何減少因資料型態問題而產生的錯誤,確保資料的原始意義得以保留。主要包括Pandas 資料處理深入解析,尋找CSV之外的數據儲存方案,以及優化資料處理策略。