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摘要：友情鏈接譯技能測(cè)試解決方案中的數(shù)據(jù)科學(xué)一譯技能測(cè)試解決方案中的數(shù)據(jù)科學(xué)二譯技能測(cè)試解決方案中的數(shù)據(jù)科學(xué)三
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本系列博文包含四篇文章：
【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（一）——Q1-Q15
【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（二）——Q16-Q30
【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（三）——Q31-Q45
【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（四）——A1-A45及其解釋
A1:B
解釋：“分類型”變量的數(shù)據(jù)類型為“object”。
A2:C
解釋：函數(shù)“unique”可以找出指定變量不同的取值。
A3:C
解釋：函數(shù)“isnull()”可以檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)變量的每個(gè)取值是否是空值。在Python2.7版本中，1和0分別表示True和False，因此，把它們加起來就是我們想要的結(jié)果。
A4:A
解釋：“~”運(yùn)算符為取反運(yùn)算符。
A5:C
解釋：如果打算刪除5行或5行以上的變量， “dropna” 函數(shù)中 “thresh”參數(shù)應(yīng)該設(shè)定為樣本量減5。
A6:B
解釋：解決方案分兩步：
構(gòu)造一個(gè)映射字典；
把這個(gè)映射字典應(yīng)用于替代函數(shù)。
A7:D
解釋：解決這個(gè)問題應(yīng)注意：
“&”運(yùn)算符可以實(shí)現(xiàn)提取復(fù)合布爾索引數(shù)據(jù)；
“shape[0]”返回總樣本量；
Python大小寫敏感。
A8:D
解釋：這是一個(gè)集合論的經(jīng)典案例。
A9:B
解釋：可以參考map與apply函數(shù)之間的區(qū)別。
A10:B
解釋：（無）。
A11:B
解釋：首先求出字符中的數(shù)字，再求數(shù)字的平均值。
A12:B
解釋：列表中的最后一個(gè)元素，可以用“-1”作為索引。
A13:B
解釋：首先用“Sex”變量對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組，再用合適的值對(duì)缺失值進(jìn)行填充。
A14:B
解釋：（無）。
A15:B
解釋：如前所述，布爾變量的True可以用1代替。
A16:C
解釋：如果打算把布爾型變量值轉(zhuǎn)換成整型，可以用“astype(int)”實(shí)現(xiàn)。
A17:C
解釋：可以用pandas中的“names”參數(shù)來指定列名。
A18:B
解釋：“category”數(shù)據(jù)類型是pandas新增特性。
A19:B
解釋：在pandas中可以通過“str”函數(shù)來獲取字符串函數(shù)。
A20:B
解釋：（無）。
A21:D
解釋：“corr”函數(shù)中 “method”參數(shù)的默認(rèn)值為“pearson”。
A22:B
解釋：可以參考pivot_table函數(shù)和pivot函數(shù)的區(qū)別。
A23:C
解釋：（無）。
A24:A
解釋：（無）。
A25:B
解釋：（無）。
A26:B
解釋：（無）。
A27:B
解釋：（無）。
A28:B
解釋：（無）。
A29:A
解釋：（無）。
A30:C
解釋：（無）。
A31:C
解釋：（無）。
A32:B
解釋：（無）。
A33:D
解釋：（無）。
A34:D
解釋：（無）。
A35:B
解釋：（無）。
A36:C
解釋：（無）。
A37:B
解釋：“axis=1”可以對(duì)列進(jìn)行操作，而 “axis=0”則對(duì)行進(jìn)行操作。
A38:C
解釋：（無）。
A39:A
解釋：（無）。
A40:B
解釋：（無）。
A41:D
解釋：（無）。
A42:C
解釋：（無）。
A43:C
解釋：（無）。
A44:A
解釋：（無）。
A45:B
解釋：（無）。
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【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（一）——Q1-Q15
【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（二）——Q16-Q30
【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（三）——Q31-Q45
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摘要：在關(guān)聯(lián)該數(shù)據(jù)集時(shí)，重復(fù)行會(huì)帶來一定的困擾，為了避免這個(gè)困擾，我們只保留重復(fù)數(shù)據(jù)第一個(gè)出現(xiàn)的樣本。 本文是譯文，可以轉(zhuǎn)載，但需注明出處，點(diǎn)擊這里可以獲取原文，有刪減。本系列博文包含四篇文章：【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（一）——Q1-Q15【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（二）——Q16-Q30 【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（三）...
摘要：比較折中的解決方案是，另外建立二分類變量，當(dāng)變量為缺失值時(shí)，該變量取值，否則取值。一種方案是創(chuàng)建變量變量的數(shù)據(jù)透視表，并求變量的值。一種解決辦法是加載指定數(shù)目的行數(shù)到內(nèi)存中。 本文是譯文，可以轉(zhuǎn)載，但需注明出處，點(diǎn)擊這里可以獲取原文，有刪減。 本系列博文包含四篇文章：【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)（一）——Q1-Q15 【譯】技能測(cè)試解決方案：Python中的數(shù)據(jù)...
摘要：學(xué)習(xí)筆記七數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)關(guān)注的是圖像中的形狀，它提供了一些方法用于檢測(cè)形狀和改變形狀。學(xué)習(xí)筆記十一尺度不變特征變換，簡(jiǎn)稱是圖像局部特征提取的現(xiàn)代方法基于區(qū)域圖像塊的分析。本文的目的是簡(jiǎn)明扼要地說明的編碼機(jī)制，并給出一些建議。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVRJbz?w=900&h=385); 前言 開始之前，我們先來看這樣一個(gè)提問： pyth...
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