动手学数据分析PART2
2021/7/16 6:06:32
本文主要是介绍动手学数据分析PART2,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
本次任务截图还未完全上传完毕,博客将于明天补充,先打卡啦~
2.1.1 任务一:pandas中有两个数据类型DateFrame和Series,通 过查找简单了解他们。然后自己写一个关于这两个数据类型的小例子。
DataFrame:
Series:
2.1.2 任务二:根据上节课的方法载入"train.csv"文件
2.1.3 任务三:查看DataFrame数据的每列的项
2.1.4 任务四:查看"cabin"这列的所有项 [有多种方法]
2.1.5 任务五:加载文件"test_1.csv",然后对比"train.csv",看看 有哪些多出的列,然后将多出的列删除
2.1.6 任务六: 将['PassengerId','Name','Age','Ticket']这几个列元 素隐藏,只观察其他几个列元素
2.2.1 任务一: 我们以"Age"为筛选条件,显示年龄在10岁以下的乘 客信息
2.2.2 任务二: 以"Age"为条件,将年龄在10岁以上和50岁以下的乘 客信息显示出来,并将这个数据命名为midage
2.2.3 任务三:将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数 据显示出来
2.2.4 任务四:使用loc方法将midage的数据中第100,105,108行 的"Pclass","Name"和"Sex"的数据显示出来
2.2.5 任务五:使用iloc方法将midage的数据中第100,105,108行 的"Pclass","Name"和"Sex"的数据显示出来
这篇关于动手学数据分析PART2的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2025-01-06Spring Cloud Alibaba AI 入门与实践
- 2025-01-04敏捷管理与看板工具:提升研发、设计、电商团队工作效率的利器
- 2025-01-04智慧养老管理工具如何重塑养老生态?
- 2025-01-04如何打造高绩效销售团队:工具与管理方法的结合
- 2025-01-04解决电商团队协作难题,在线文档工具助力高效沟通
- 2025-01-04春节超市管理工具:解锁高效运营与顾客满意度的双重密码
- 2025-01-046种主流销售预测模型:如何根据场景选用最佳方案
- 2025-01-04外贸服务透明化:增强客户信任与合作的最佳实践
- 2025-01-04重新定义电商团队协作:在线文档工具的战略作用
- 2025-01-04Easysearch Java SDK 2.0.x 使用指南(三)