104學習精靈

Lambda
Lambda
關注
邀請朋友
邀請朋友

Line

Facebook

複製連結

取消
關於教室
關注人數 0 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識，
有機會成為官方教室主持人
教室標籤
  • Lambda
    • 關於教室
    關注人數 0 人
    104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
    學習主持人
    持續分享知識，
    有機會成為官方教室主持人
    教室標籤
  • Lambda
    • Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
    我要分享
    我要提問

    Lambda 學習推薦

    全部
    影片
    文章
    Mike的Python學院
    關注
    Mike Ku

    Learn Code With Mike品牌創辦人

    2021/11/23

    使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(下)
    Q:Pandas資料型態處理有哪些方法?
    想要將欄位資料進行轉型，就可以使用Pandas套件的以下方法(Method)：
    1.astype()：欄位資料轉型為自訂的資料型態。需注意欄位資料不得含有特殊符號，否則會產生問題。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['title'] = df['title'].astype('string') #轉型為字串
    2.to_numeric()：欄位資料轉型為數值。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['show_id'] = pd.to_numeric(df['show_id'], errors='coerce') #轉型為數值
    3.to_datetime()：欄位資料轉型為日期。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added']) #轉型為日期
    Q:Pandas資料格式處理有哪些方法?
    而資料格式的部分，由於從不同的資料來源蒐集，格式有時不一致或不符合分析需求，在這種情況下，就需要進行格式化的處理。其中，日期可以使用以下的Pandas套件方法(Method)：
    1.to_datetime(欄位名稱).dt.strftime()：將欄資料轉型為日期後，再進行格式化，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added']).dt.strftime('%Y/%m/%d')
    2.round(decimals=小數位數)：四捨五入到自訂的小數位數。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['rating'] = df['rating'].round(decimals=0) #四捨五入到整數位
    Q:Pandas自訂函式清理資料有哪些方法?
    除了以上內建的資料清理方法(Method)外，還可以自訂函式封裝特殊的清理邏輯，再透過以下的Pandas套件方法(Method)套用到欄位資料中：
    1.apply()：套用自訂的資料清理函式。如下範例：
    #西元年轉為民國年
    def convert_chinese_year(year):
    return int(year)-1911
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['release_year'] = df['release_year'].apply(convert_chinese_year) #套用自訂函式
    當然，也適用Python的lambda匿名函式來處理欄位資料，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['show_id'] = df['show_id'].apply(lambda x:format(x,',')) #加上千分位符號
    詳細的Python lambda語法教學可以參考[Python教學]Python Lambda Function應用技巧分享( https://www.learncodewithmike.com/2019/12/python-lambda-functions.html )文章。
    另外，如果想要在Pandas套件一讀取資料來源時，就進行資料型態與格式的處理，則可以在read_csv()方法(Method)加上converters關鍵字參數，如下範例：
    def convert_chinese_year(year): #西元年轉為民國年
    return int(year)-1911
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv', converters={
    'date_added': lambda x: pd.to_datetime(x), #轉為日期型態
    'release_year': convert_chinese_year, #轉為民國年格式
    'rating': lambda x:int(round(float(x), 0)) #四捨五入且轉為整數型態
    })
    如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2021/04/pandas-data-cleaning-method.html )網站觀看更多精彩內容。
    使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(下)
    learncodewithmike.com
    [Pandas教學]使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(下)
    2 0 385 2

    熱門精選

    104學習精靈 | 熱門文章推薦
    關注
    104學習精靈

    產品

    04/25 15:52

    【限量:免費報名】利用AI自動化行銷｜直播講座
    講座詳細資訊
    時間：04/30（二） 20:00 - 21:00
    講者：圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
    主題：行銷新篇章：AI如何革新檔期活動策略
    在這個數位化的時代，AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多，難以精準定位目標受眾，進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式，但長期以來，創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎？
    你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎？104學習精靈與緯育TibaMe，攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師，不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答，更善於為客戶的製造許多驚喜及營收，一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
    【限量:免費報名】利用AI自動化行銷｜直播講座
    meet.104.com.tw
    【免費報名】行銷新篇章：如何使用AI規劃行銷活動｜直播講座｜104活動吧
    1 0 950 0
    學習精靈

    03/16 00:00

    youtube.com
    即使不會寫程式也能用 LAMBDA 自創函數！這麼逆天的功能還不快學起來！Excel 教學 41
    1272 10
    選書精靈

    小編

    2021/10/15

    新手學 JavaＸAndroid 應用程式開發
    書名：Java SE 11與Android 9.x程式設計範例教本
    作者：陳會安
    Android應用程式開發是目前當紅的軟體開發領域，對於不熟悉Java語言和Android Studio的讀者，本書提供完整Java程式語言與物件導向教學，直接使用筆者開發的輕量級fChart程式碼編輯器幫助讀者學習Java語言和物件導向程式設計後，才真正開始使用Android Studio整合開發環境進入Android應用程式開發，讓讀者從基礎Java語言開始來深入學習Android平台程式設計。本書不只可以作為大專院校的第一門程式語言課程教材(取代傳統Swing或AWT的Java語言)，更可以讓初學程式設計者輕鬆進入當紅的Android應用程式開發。
    目錄
    PART 1 Java 結構化程式設計
    ch01 程式與程式邏輯的基礎
    ch02 建立 Java 用程式
    ch03 變數、資料型態與運算子
    ch04 流程控制結構
    ch05 類別方法
    ch06 陣列與字串
    PART 2 Java 物件導向程式設計
    ch07 類別與物件
    ch08 繼承、抽象類別與介面
    ch09 巢狀類別、多型與套件
    ch10 例外處理、執行緒、集合物件與 Lambda 運算式
    PART 3 Android App 行動應用程式開發
    ch11 Android 與 XML 的基礎
    ch12 版面配置與使用介面元件
    ch13 活動與事件處理
    ch14 意圖與意圖篩選
    ch15 動作列、對話方塊與清單介面
    ch16 偏好設定、檔案與 SQLite 資料庫
    ch17 內容提供者、廣播接收器與通知
    cha18 繪圖、多媒體與定位服務
    新手學 JavaＸAndroid 應用程式開發
    0 0 376 0
    學習精靈

    08/18 00:00

    youtube.com
    [EP28] - (Mandarin)Building AWS Lambda and Amazon EFS Filesystem with Terraform by Harold Sun
    1 0

    推薦給你

    AI 趨勢報－科技愛好者的產地🤖
    關注
    知識貓星球

    喵星人

    16分鐘前

    打敗 Gemini Pro：Meta Llama 3 正式上
    Meta 在幾天前宣布 Llama3 正式上線，它是目前最強大的開源語言模型之一，尤其在針對 8B 和 70B 參數模型的優化上表現出色。
    這次的更新除了增強性能外，還有以下 3 個特色：
    ❶ 資料擴充：Llama3 的資料量是前代的 7 倍，其中包含大量的非英文資料，支援超過 30 種以上的語言。
    ❷ 平台廣泛：將在 AWS、Google Cloud 等主流雲端平台上開放使用，以滿足不同用戶的需求。
    ❸ 安全增強：推出 Llama Guard 2、Code Shield 等工具，用來過濾和控制模型的輸出結果，以避免生成危險內容。
    此外，Meta 也提到 Llama3 將保持【開源風格】，並計劃在未來幾個月內持續更新，包括提升多模態能力、擴大輸入空間等功能。
    ≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣
    Llama 3 是 Meta AI 開發的一種多模態語言模型。多模態語言模型是一種能夠理解和生成多種格式數據的模型，例如文字、代碼和圖像。Llama 3在大量文字、代碼和圖像數據集上進行了訓練，這使其能夠執行多種任務，例如：
    ▶ 機器翻譯：Llama 3 可以將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
    ▶ 圖像標題：Llama 3 可以為圖像生成描述。
    ▶ 編碼：Llama 3 可以生成代碼。
    Llama 3 是 Meta Al 的一項重大技術突破。它有可能在多個領域產生重大影響，包括機器翻譯、自然語言處理和計算機視覺。
    ≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣≣
    LMSYS Chatbot Arena 是一個公開的評分平台，透過 Bradley-Terry 模型比較現有的大型語言模型，並依照 Elo-scale 進行排名。
    最新公佈的排名顯示，剛推出不久的開源模型 Llama3 已經提升至第 6 名，在 Elo 分數上甚至超越了 Google 的 Gemini Pro 模型。
    ➤ 立即關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
    0 0 0 0
    你可能感興趣的教室