<jupyter_start><jupyter_text>練習時間資料的操作有很多，接下來的馬拉松中我們會介紹常被使用到的操作，參加者不妨先自行想像一下，第一次看到資料，我們一般會想知道什麼訊息？ Ex: 如何知道資料的 row 數以及 column 數、有什麼欄位、多少欄位、如何截取部分的資料等等有了對資料的好奇之後，我們又怎麼通過程式碼來達成我們的目的呢？ 可參考該[基礎教材](https://bookdata.readthedocs.io/en/latest/base/01_pandas.htmlDataFrame-%E5%85%A5%E9%97%A8)或自行 google  [作業目標]- 熟悉更多的 Python 資料操作  [作業重點]- 列出資料的大小 (In[4], Hint : shape)- 列出所有欄位 (In[5], 有多種寫法)- 擷取部分資料 (In[6], Hint : loc 或 iloc)<jupyter_code>import os
import numpy as np
import pandas as pd
# 設定 data_path
dir_data = './data/'
f_app = os.path.join('HomeCredit_columns_description.csv')
# print('Path of read in data: %s' % (f_app))
app_train = pd.read_csv(f_app, encoding = 'ISO-8859-1')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>如果沒有想法，可以先嘗試找出剛剛例子中提到的問題的答案 資料的 row 數以及 column 數<jupyter_code>app_train.info()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 219 entries, 0 to 218
Data columns (total 5 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype 
---  ------       --------------  ----- 
 0   Unnamed: 0   219 non-null    int64 
 1   Table        219 non-null    object
 2   Row          219 non-null    object
 3   Description  219 non-null    object
 4   Special      86 non-null     object
dtypes: int64(1), object(4)
memory usage: 8.7+ KB<jupyter_text>列出所有欄位<jupyter_code>for x in app_train.columns:
  print(x)<jupyter_output>Unnamed: 0
Table
Row
Description
Special<jupyter_text>截取部分資料<jupyter_code>app_train.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>還有各種數之不盡的資料操作，重點還是取決於實務中遇到的狀況和你想問的問題，在馬拉松中我們也會陸續提到更多例子<jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12761904761904763, 'fraction_numerical': 0.03492063492063492, 'mean_word_length': 4.7309090909090905, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 20, '<?xml version=': 0, '>': 20, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '353171', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 878, 'n_tokens_neox': 901, 'n_words': 116, 'path': 'Day_004_HW.ipynb', 'repo_name': 'b15145456/6th-ML-Marathon', 'size': '1575'}