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另外網站資料科學家的pandas 實戰手冊：掌握40 個實用 ... - LeeMeng也說明：熟練地使用pandas 是資料科學家處理數據與分析時不可或缺的重要技能之一。 ... 個人都會預期它是一個DataFrame，不論是Python 或是R 語言的使用者。
這兩本書分別來自深智數位 和國立臺灣大學出版中心所出版 。
世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 廖鴻圖所指導 鄭雁庭的 以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究 （2022），提出r篩選資料關鍵因素是什麼，來自於推敲可能性模型、網紅經濟、購買意願、廣告態度、論點品質。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 趙家佐所指導 陳玥融的 以機器學習手法預測保證通過系統級測試之晶片 （2021），提出因為有 系統級測試、特徵轉換、神經網路、零誤判的重點而找出了 r篩選資料的解答。
最後網站[R] 將多個col 轉成一個col 以利處理資料（melt 與dcast）則補充：例如當要篩選出多個col的值>0的資料，. 轉換成右方格式即能很快的處理。 這部分真的還是要自己去實作比較能感受到 ...
Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決r篩選資料 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
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＃美國週期蟬 ＃週期蟬
各節重點：
00:00 前導
01:39《YouTuber 的 36 堂課》廣告段落
02:29 一般的蟬生活習性是什麼？
03:36 週期特別長的週期蟬
04:44 週期蟬為何在地底下那麼久？
05:51 為什麼一次出現十億隻？
06:30 美國居民的困擾
07:26 週期蟬不是害蟲？
08:42 美國人吃蟬歷史悠久？
09:57 我們的觀點
10:43 提問
10:59 結尾
【 製作團隊 】
｜企劃：宇軒
｜腳本：宇軒
｜編輯：土龍
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：歆雅
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→Paleoclimatic Influences in the Evolution of Periodical Cicadas (Insecta: Homoptera: Cicadidae: Magicicada spp.), The American Midland Naturalist, Vol. 120, No. 1 (Jul., 1988), pp. 183-193 (11 pages)：https://bit.ly/2UWvnSr
→Liebhold, A. M., Bohne, M. J., and R. L. Lilja. 2013. Active Periodical Cicada Broods of the United States. USDA Forest Service Northern Research Station, Northeastern Area State and Private Forestry.
→Sota, Teiji, et al. "Independent divergence of 13-and 17-y life cycles among three periodical cicada lineages." Proceedings of the National Academy of Sciences 110.17 (2013): 6919-6924.
→Berlocher, Stewart H. "Regularities and irregularities in periodical cicada evolution." Proceedings of the National Academy of Sciences 110.17 (2013): 6620-6621.
→Broods, Cicada -University of Connecticut: https://cicadas.uconn.edu/broods/
→Cicada swarms in Washington, DC, appear to show up on the weather radar. Not everyone agrees：https://cnn.it/3wR25Sm
→【維基百科】Periodical cicadas：https://bit.ly/3rpqPAa
→【維基百科】Brood X：https://bit.ly/3hNivaa
→【科學人雜誌】17年之癢：https://bit.ly/3kzZcmo
→美東17年蟬來襲！你不知道的華府「蟬」文化：https://bit.ly/3ew7x6T
→從地心竄出：17年一出10億隻的美國「蟬爆日」：https://bit.ly/3hQKUfy
→地下躲了17年 它們不忍了! 數兆神祕生物入侵美國1/3領土 科學家建議「食用」：https://bit.ly/2W16sO3
→【公視】蟄伏 17 年 美東十億隻「週期蟬」將破土求偶 ：https://bit.ly/3ziZ6Ub
→【地球圖輯隊】仲夏不寧靜 「 17 年蟬」大舉回歸美國 ：https://bit.ly/3hQdduD
→【天下獨立評論】美東 17 年蟬來襲！你不知道的華府「蟬」文化 ：https://bit.ly/36JXabn
→【EET TAIWAN】北美「蟬爆日」週期為什麼是質數？ ：https://bit.ly/3zao348
→【香港 01】「 週 期 蟬」襲美國 民眾找食譜把蟬入菜 FDA：對海 鮮過敏者別吃 ：https://bit.ly/3hOJ5iV
→【自由時報】蟄伏 17 年！週期蟬入侵白宮記者包機 延誤歐洲行：https://bit.ly/3irZKIj
→【自由時報】台灣蟬與熊蟬的傳奇一生 ：https://bit.ly/3rmilts
→【 Boundary stones】 Cicadas: Time Traveling Trouble Makers：https://bit.ly/3hOubcv
→【維基百科】Predator satiation：https://bit.ly/3zhUvSy
→看見一堆小綠卵...在家遇到「荔枝椿象」怎麼辦？被毒液噴到小心皮爛眼瞎！用●●水噴1分鐘就死掉：https://bit.ly/3BjMLkA
【 延伸閱讀 】
→【環境資訊中心】美國部分周期蟬感染「迷幻真菌」 出現瘋狂交配行為：https://bit.ly/3hWoSrT
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以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究
為了解決r篩選資料 的問題，作者鄭雁庭 這樣論述：
因應新冠疫情，網路購物的需求越來越高，而美妝保養品的網路購物市場也 越來越成熟，消費者在網路上購買美妝保養品的意願也越來越高而現行的網路行 銷方式越來越多。而現行的網路行銷的方法很多樣化，本研究試圖以推敲可能性 理論模型來研究探討當有網紅或是KOL介入作為周邊線索時，會如何影響消費者 的廣告態度以及購買意願。網紅或是KOL的影響力是否會影響高涉入及低涉入消 費者的廣告態度及購買意願呢? 本研究採用問卷調查法，發放時間為2022年6月3日至2022年6月16日，以 Instagram的限時動態廣告作為廣告曝光的媒介，利用新創保養品品牌-影響因子 的精華液作為操弄產品，使用推敲可能性理論模
型作為研究方法來分析中央路徑 及周邊路徑對於高涉入和低涉入消費者的交互作用及影響。先以測試問卷測量出 強論點品質及弱論點品質後，在正式問卷合作三位網紅作為周邊路徑的網紅代 言，共發放問卷445份，回收篩選有效問卷385份。問卷調查完後有連結可以連到 品牌的官方網站進行下單，而最後分析實際轉換效果。 本研究採用SPSS統計軟體進行敘述性統計分析、信度分析、Bartlett的球形檢 定、總變異量分析、變異數分析、迴歸分析。結果顯示:高涉入受試者在接收強 論點品質的訊息時廣告態度的合意度會比弱論點品質高，但購買意願沒有顯著的 差別;低涉入受試者對於網紅代言的產品廣告態度沒有顯著性的差別，但購買意
願卻是有顯著性地高;當有周邊路徑的網紅代言時能夠提高購買意願。在實際轉換的數據顯示，實際下單購買的低購買意願消費者，皆受到網紅代 言的影響。而下單率最高的模組是接收到好的廣告論點品質的高涉入受試者，因 此品牌在操弄廣告時，可以考慮下單率最高的這個模組，針對高涉入的消費者給 予好的廣告內容來增加購買意願。
學界藥品開發實用指南：SPARK方法論
為了解決r篩選資料 的問題，作者unknow 這樣論述：
《學界藥品開發實用指南：SPARK方法論》並非是一本教讀者「如何製藥」的操作手冊，而是集結「史丹佛大學SPARK計畫」十餘年來的轉譯研究產學實務，試圖闢出一條「扭轉學界思維、活用業界實務」的藥品研發之路。「SPARK計畫」的特色在於匯集化學、生物學、藥理學、毒理學、醫學、法規科學、統計學、創投、商業等各領域專家擔任業師群，讓學界研究人員與業界專家得以在研發過程持續交流學習，進而提高轉譯成功率。 關於SPARK Taiwan計畫 臺灣自2012年導入美國史丹佛大學「Stanford SPARK計畫」，並由科技部生命科學發展司與國家實驗研究院科技政策研究與資訊中
心共同成立「SPARK Taiwan 計畫」並推動「生醫與醫材轉譯加值人才培訓計畫」。此計畫希望借鏡史丹佛大學的成功經驗，協助臺灣學術研究機構建立校內輔導轉譯商品化機制、同時培育生醫產業人才，以期縮短學術研發成果與業界商品開發之間的落差，並彌補生醫產業人才的缺口。 SPARK Taiwan計畫至今已培訓超過300個學術研究團隊、直接／間接輔導新創公司成立約50件、技術移轉30件、近80件進入臨床實驗、50多件獲選大型計畫補助，以及超過百件參加國內外創新展／賽獲獎（如國家新創獎及FITI創業傑出獎等）。SPARK Taiwan期待，透過這套教材的翻譯與發行，能對臺灣生技人才培育及生技產業生
態圈發展有更大的助益。
以機器學習手法預測保證通過系統級測試之晶片
為了解決r篩選資料 的問題，作者陳玥融 這樣論述：
近年來，如何在維持低百萬次錯誤率(DPPM)的水準下同時降低IC 測試開銷已成為半導體產業重要的研究課題。為了有效降低系統級測試(SLT)的成本，本論文提出一套利用機器學習手法來挑選出保證通過系統級測試之晶片的方法。我們我們首先以神經網路對輸入資料進行特徵空間轉換，並利用在該空間中資料集的分布特性篩選出保證會通過系統級測試的IC。被我們的手法判定為會通過系統級測試的IC 可跳過系統級測試直接進入出貨階段，進而降低整體測試時間。將我們的手法套用在業界資料後，可以成功篩選出1.8%的保證通過系統級測試的IC，且其中不包含測試逃脫(Test Escape)。