1. 如何將所有欄位顯示出來？
pd.set_option('display.max_columns', None)

2. 如何移除欄位？
單欄位
train = train.drop(['欄位'], axis=1)
多欄位
train = train.drop(['欄位1','欄位2'], axis=1)

3. 如何查看欄位的型別？
train.dtypes

4. 如何轉換欄位型別？
以 int64 轉換為 str
feature['欄位1'] = feature['欄位1'].apply(str)
或
feature['欄位1'] = featuer['欄位1'].astype(str)

5. 如何觀察特徵之間的關聯性？
feature.corr() #型別需為int

6. 如何畫散佈圖？
import matplotlib.pyplot as plt #匯入相關套件
plt.scatter(x, y)
plt.show() #顯示圖

7. 如何將同資料型態選取出來？
int_type = train.select_dtypes(include=['int32','int64','float64'])
cat_type = train.select_dtypes(include=['object'])

8. 如何將統計出空值的數量排序？
train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

9. 如何取出欄位？
y = train.pop('欄位')

10. 如何計算出現次數？
y['欄位'].value_counts()

11. 如何將欄位設定為索引？
#會將第一列設定為索引
test  = pd.read_csv('Desktop/house-prices-advanced-regression-techniques/test.csv', index_col = 0)

12.