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问题 4

What is the purpose of the apply() function in Pandas?

apply() is used to apply a function along the axis of a DataFrame.

Example:

df['Column'].apply(lambda x: x*2)
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问题 6

What is the purpose of the pivot_table() function?

pivot_table() is used to create a spreadsheet-style pivot table as a DataFrame.

Example:

pd.pivot_table(df, values='Value', index='Index', columns='Column', aggfunc=np.sum)
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问题 8

Explain the purpose of the iterrows() function in Pandas.

iterrows() is used to iterate over DataFrame rows as (index, Series) pairs.

Example:

for index, row in df.iterrows(): print(index, row['Column'])
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问题 9

Explain the use of melt() function in Pandas.

melt() is used to reshape or transform data by unpivoting it.

Example:

pd.melt(df, id_vars=['ID'], value_vars=['Var1', 'Var2'])
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问题 12

Explain the purpose of the get_dummies() function in Pandas.

get_dummies() is used for one-hot encoding categorical variables.

Example:

pd.get_dummies(df['Category'])
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