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探索Few-Shot Learning如何在數據稀缺的情況下使機器學習模型迅速學習並做出精確預測。本文將介紹Few-Shot Learning的基本原理、核心策略，以及在實際應用。
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題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們列出所有體重>100公斤的動物的名字，並且必須依照體重weight作降序排列。
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測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame animals:
+----------+-
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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。
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測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame students:
+------------
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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:
+-------------+---------+--------
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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。
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測試範例
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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。
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測試範例
Example 1:
Input:
+------------+---------+-----+
|
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題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們回傳資料表的前3個Row。
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測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame employees
+-------------+-----------+-------------
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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。
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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
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