Trong bản excel khi bạn chuyển đổi sang csv file thì các cột giá sẽ bị chuyển sang định dạng string, và bạn cần chuyển toàn bộ giá trị của cột này sang int hoặc float để phân tích. Bài viết này giới thiệu ba cách chuyển string thành float cho Pandas Dataframe.

(1) Sử dụng astype(float) 

df['Cột string'] = df['Cột string'].astype(float)

(2) Sử dụng apply() và lambda, nếu string có dấu , để phân cách ví dụ 50,000

Sử dụng Search API và Search API Solr.

Bài hướng dẫn tạo cái Solr trên Ubuntu 

https://solr.apache.org/guide/8_0/taking-solr-to-production.html

https://www.specbee.com/blogs/how-configure-apache-solr-drupal-8-powerful-search-experience

Bước đầu tiên để phân tích hình ảnh với AI chính là tìm ra các màu nổi bật, và matplotlib's image class thực hiện bước này một cách gọn gàng. 

Sau đây là cách để chuyển đổi hình ảnh thành các màu thành phần dưới dạng một ma trận, tiếp đến thức hiện k-means clustering để tìm ra các màu nổi bật. 

Giải mã hình ảnh (Decoding images)

Ảnh lưu có khá nhiều định dạng, JPG, PNG, TIFF bài viết này tập trung vào JPG, quá trình với các định dạng file ảnh khác cũng không khác lắm.

Stochastic Gradient Boosting (SGB) khắc phục một số nhược điểm của Gradient Boosting. Vì Gradient Boosting liên quan vào thủ tục tìm kiếm toàn diện (exhaustive search procedure). Mỗi cây ở trong nhóm (ensemble) được dạy để tìm điểm chia và các tính năng tốt nhất (best features). Thủ tục này có thể dẫn tới CARTs (Classification AND Regression Trees) sử dụng các điểm chia chung và có khả năng cùng các tính năng. 

Edulocity giới thiệu 12 cách để kết nối điện thoại của bạn với máy chiếu. Sau khi chuẩn bị xong bài present trên edulocity.online bạn có thế thực hiện bài trình bày/bài giảng từ điện thoại kết nối với máy chiếu. Các điện thoại hệ điều hành Android hoặc iOS kết nối trực tiếp với máy chiếu bằng

• cáp đầu USB-C và đầu USB-C
• cáp đầu USB-C và đầu HDMI
• cáp đầu USB-C và đầu VAG

Hoặc qua các thiết bị để kết nối không dây như Apple Airplay, Miracast, Chromecast và Wi-Fi Direct.

Có lẽ apply và lamda là những thứ hay ho nhất mà bạn sẽ nhớ tới khi bắt đầu tìm hiểu gói pandas. Và sau này khi sử dụng thành thạo apply và lambda để tạo các cột hay lọc giá trị cột của dataframe bạn sẽ nhận ra sức mạnh của các công cụ này. 

Bài viết sử dụng bộ dữ liệu của 1000 bộ phim nổi tiếng trên IMDB trong 10 năm qua (Kaggle Kernel). 

Bạn có thể tạo một cột mới bằng nhiều cách khác nhau.