hive表的特征選擇，不同表之間的join

訓練數據、測試數據的分開保存

使用pandas進行數據處理

• 顯示所有列：pd.set_option('display.max_columns', None)
• 顯示所有行：pd.set_option('display.max_rows', None)
• 單列運算：df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)
• 多列運算：df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] + 2 * x['col2'], axis=1)
• 修改列類型：df[[column]] = df[[column]].astype(type)
• 保存成csv: df2.to_csv(path_or_buf=r'D:workdatasetdata.csv', sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None,header=True, index=True)

def square(x):return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square)

dataframe某列進行MD5加密處理很方便

def md5(x):md5_val = has

總結

以上是生活随笔為你收集整理的dataframe 修改某列_python dataframe操作大全数据预处理过程(dataframe、md5)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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