网站建设与管理说课ppt,建筑网片焊网片机,软件做网站,漯河网站建设哪家hive表的特征选择，不同表之间的join训练数据、测试数据的分开保存使用pandas进行数据处理显示所有列：pd.set_option(display.max_columns, None)显示所有行：pd.set_option(display.max_rows, None)单列运算：df[col2] = df[col1].map(lambda x: x**2)多列运算：df[col3] = d… hive表的特征选择，不同表之间的join训练数据、测试数据的分开保存使用pandas进行数据处理 显示所有列：pd.set_option('display.max_columns', None)显示所有行：pd.set_option('display.max_rows', None)单列运算：df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)多列运算：df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] + 2 * x['col2'], axis=1)修改列类型：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某列进行MD5加密处理很方便 def md5(x):md5_val = has
