跨整个集合的数据转换

是指将数据从一个集合转移到另一个集合或者对集合中的数据进行转换和操作的过程。这个过程中可能涉及到数据格式转换、数据清洗、数据加工、数据筛选等操作。

数据转换的分类：

结构转换：将数据从一种结构转换为另一种结构，常见的结构包括数组、列表、字典、关系型数据库、非关系型数据库等。
格式转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，常见的格式包括JSON、XML、CSV、Excel、Protobuf等。
协议转换：将数据从一种协议转换为另一种协议，常见的协议包括HTTP、FTP、MQTT、WebSocket等。
值转换：对数据中的值进行转换，比如单位转换、数据类型转换等。

跨整个集合的数据转换的优势：

数据共享：通过数据转换，不同的集合之间可以方便地共享数据，提高数据的利用率。
数据集成：将不同来源的数据进行转换和整合，实现数据的统一管理和分析。
数据清洗：对原始数据进行清洗和处理，提高数据的质量和准确性。
数据分析：通过数据转换，将数据转换为可供分析和挖掘的形式，为业务决策提供有价值的数据支持。

跨整个集合的数据转换的应用场景：

数据仓库和数据湖：在构建数据仓库和数据湖的过程中，通常需要进行数据转换，以将不同来源和格式的数据整合到统一的存储中。
数据集成和ETL流程：将不同系统和应用中的数据进行整合和转换，实现数据的集成和传输。
数据分析和数据挖掘：在进行数据分析和挖掘之前，通常需要对原始数据进行转换和加工，以满足分析和挖掘的需求。

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参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理二、⭐️矢量化字符串为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串...这时候我们的str属性操作来了，来看看如何使用吧~ # 将文本转为小写 user_info.city.str.lower() 可以看到，通过 `str` 属性来访问之后用到的方法名与 Python 内置的字符串的方法名一样...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...大家如果感觉可以的话，可以去做一些小练习~~ 【练习一】现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：（a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人

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