Pandas での DataFrame の操作

こんにちは!?

今日は、Jupyter でデータを操作する方法を示す新しいノートブックを持って戻ってきました。

ソースファイル

データセットを
からダウンロードしました Kaggle プラットフォームを使用して、現実世界のデータを見つけ、他のデータ愛好家とつながりましょう。
そこには、驚くべきデータセットとプロジェクトのコレクションがあり、コンテストに参加することもできます。

作業の短い証拠

データフレームの簡潔な概要を返した後、データのクリーニングを実行して、データを分析に使用できる一貫した形式に変換しました

astype() メソッドは、pandas オブジェクトを指定されたデータ型に変換するために使用されます。

最初に発生したエラーを取り除くためにfillna(0)を使用しました。ぜひ試してみてください!

残りの作業はどこにありますか? ?

私の GitHub リポジトリで詳細を見つけることができます。ここでノートブックともちろんデータセットをアップロードしました。簡単に言うと、

• データフレームをロードします。

• そのメタデータを調べます、

• データ型を変換

• iloc インデックスを使用してデータフレームを探索します。
  さらに、ブール マスキングと中央値の計算方法についても学びます。 ?

データを探索する準備はできていますか?

以上がPandas での DataFrame の操作の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。