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

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Intro. to Pandas 入門題解

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。

小松鼠的演算法樂園

Rename Columns 重新命名欄位名稱_Intro to Pandas

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:
+------------

Change Data Type 改變指定欄位的資料型別_Intro to Pandas

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


投資理財

Create a New Column 建立新的data column_Intro to Pandas

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
+--------

Modify Columns 修改data column
_Intro to Pandas

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:
+-------------+---------+--------

Drop Duplicate Rows 刪除重複的data row_Intro to Pandas

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:
+------------+---------+-----+
| 

Select Data 選擇指定的資料欄位_Intro to Pandas

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


Get the Size of a DataFrame 取得DataFrame的大小(資料表的寬度與高度)

題目敘述

題目會給定一個python list形式的輸入，要求我們把它轉換成pandas dataframe的形式做輸出。並且指定column名稱分別為student_id, 和 age

題目的原文敘述


測試範例


Create a dataframe from list 將輸入轉換為padnas dataframe



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
+-------------+-----------+-------------

Display the First Three Rows 回傳資料表的前3個Row_Intro to Pandas

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

Drop Missing Data 捨棄帶有缺失值的data row_Intro to Pandas



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