在 Pandas 中使用 DataFrame
天哪！?
今天我?guī)е粋€新筆記本回來了，它演示了在 Jupyter 中處理數(shù)據(jù)的方法。
源文件
我從
下載了數(shù)據(jù)集
Kaggle 是一個查找真實(shí)世界數(shù)據(jù)并與其他數(shù)據(jù)愛好者聯(lián)系的平臺。
在那里您會發(fā)現(xiàn)令人難以置信的數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目集合，您還可以參加比賽。
工作的簡短證據(jù)
返回?cái)?shù)據(jù)框的簡明摘要后，我執(zhí)行了數(shù)據(jù)清理，以將我的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用且一致的格式以進(jìn)行分析
astype() 方法用于將 pandas 對象轉(zhuǎn)換為指定的數(shù)據(jù)類型。
我使用 fillna(0) 來消除最初出現(xiàn)的錯誤。自己嘗試一下吧！
剩下的工作在哪里？ ?
您可以在我的 GitHub 存儲庫中找到更多信息。這里我上傳了筆記本，當(dāng)然還有數(shù)據(jù)集。簡而言之，您將學(xué)習(xí)如何
加載數(shù)據(jù)框，
檢查其元數(shù)據(jù)，
轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型
使用 iloc 索引探索數(shù)據(jù)框。
不僅如此，您還將了解布爾掩碼以及…如何計(jì)算中值。 ?
您準(zhǔn)備好探索數(shù)據(jù)了嗎？
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