Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：isnull方法用于判断数据是否为空数据；fillna方法用于填补缺失数据；dropna方法用于舍弃缺失数据。上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数：data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan
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2020-12-15
DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevad
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2020-12-15
有时可能需要两个序列 (list) 按元素配对生成字典。我们可能会这样写代码由于字典本质上是 2- 元组（含有 2 个元素的元组）的集合，字典是可以接受一个 2- 元组的列表作为参数的。所以以上代码可以简化为一行mapping = dict(zip(key_list, value_list))zip 方法顺便一说，zip 方法。它可以将列表、元组或其他序列的元素配对，新建一个元组构成的列表。需要注
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2020-12-14
Python 两个列表可以使用 + 号连接，如下。如果有一个已经定义的列表，那么可以用 extend 方法向该列表添加多个元素。需要注意的是，通过添加内容来连接列表是一种相对高代价的操作，因为连接过程中创建了新列表，并且还要复制对象。而使用 extend 方法将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，尤其是当我们需要构建一个大型列表的时候，使用 extend 可以快得多。
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2020-12-14
程序中怎样换行，而不影响输出结果。（一般用于语句过长时）可以用\分开语句。\\表示字符串中的\\n表示字符串中的换行\'表示单引号，\"表示双引号两个"""中可以有'和",并且不会影响输出结果，可以将'和"输出。（python中'和"的用法完全一样，也就是说这里的三引号也可以是'''）最后说一下在程序中怎么输出5排*****，这里使用两个for 循环嵌套，这个肯定不用说了，我想提的是怎么每输出5个
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2020-12-13
一、字符串1. mystr.find(str, start, end) 返回目标字符串中指定字符的最低索引2. mystr.count(str, start, end) 返回字符串中指定子字符串的出现次数3. mystr.replace(str1, str2, count) 返回一个副本，其中所有出现的子字符串old都替换为new。其中替换次数可以通
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2020-11-24
常用的1级指标有：求和，平均 ，计数，最大值和最小值,在原始数据上直接汇总得来叫一级指标。通过一级指标在计算得来的叫做二级指标常用的2级指标基准比，均比，标准比，占比，目标达成比
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2020-11-15
聚合函数聚合函数是用来做纵向运算的函数：count()：统计指定列不为null的记录行数；sum()：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；count()函数中不能加表达式，加了表达式不会执行，表达式只能加到where后；sun（）函数中可以加表达式，但是加了表达式后会得到该列满足该表达式的非空个数统计和，和count()函数在后面加表达式的结果一样。
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2020-11-05
