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在數據科學範疇，提取函數是處理跟分析數據的關鍵東西。本文將總結並具體介紹四個常用的提取函數，這些函數在前數據處理階段至關重要。 起首是「切片」函數，它容許我們根據索引地位抉擇數據集的子集。無論是Pandas中的DataFrame還是NumPy中的數組，切片都能疾速正確地提取所需數據。 第二個是「映射」函數，它經由過程一個函數對數據會合的每個元素停止操縱。這在數據清洗跟轉換階段非常有效，可能疾速實現數據的標準化或歸一化。 第三個是「過濾」函數，它基於給定的前提挑選數據集。比方，我們可能輕易地提取滿意特定前提的數據點，這在數據挑選跟特徵抉擇中弗成或缺。 最後是「聚合」函數，這類函數可能對數據集停止匯總統計，如求跟、均勻、最大年夜值跟最小值等。這對數據分析跟洞察提取尤為重要。 總結來說，這四個提取函數——切片、映射、過濾跟聚合，是數據預處理階段的核心東西。控制這些函數，可能明顯進步數據處理跟分析的效力。