Day 2 [Python ML] 基础资料处理

前言

在这系列文章中，我会使用Azure来运行所有的程序，如何使用Azure的文章在这里
这边则是使用Azure中的JupyterLab来执行

到计算的页面点击JupyterLab就可以了

另外先把需要用的资料集下载到JupyterLab中

教学用资料集

练习用资料集

我资料集的路径是在/User/<your name>/Dataset/

然後在/User/<your name>/的这个路径下创建Jupyter Notebook

先选择Python 3.8 - AzureML这一个Notebook

使用pandas让你更熟悉你的资料

import pandas as pd

在pandas中，最重要的资料结构就是DataFrame

范例的部分使用的是墨尔本的住房概况(Melbourne Housing Snapshot)

# 取得下载的资料
melbourne_file_path = './Dataset/melb_data.csv'
# 使用read_csv来读取csv资料并将其转为DataFrame
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
# 将资料印出
melbourne_data.describe()

参考资料

• Kaggle - Basic Data Exploration