cccchhh5018的博客

急着学plt，第8章之后学本章主要学习matplotlib和seaborn。本章用jupyter notebook。

不必了解太多因为Pd的底层基于np，所以处理某些数值数据的缺失值时，（整数和布尔值），功能并不完备。当此类数据类型导入缺失值时，pd将数据类型转换成float64并使用np.nan来表示空值。最近pd创建了扩展类型。也可以用Int64替代pd.Int64Dtype()，即dtype='Int64'

用NaN表示缺失数据Python 内置的None值也可以作为NA（not available）

学了数据分析之后再看ML小项目确实清晰了一些。数据加载：读取数据并使数据可访问。解析：描述加载文本数据并将其解释为表格和不同的数据类型。

逃避做组会PPT学一会儿。

1.根据cond中的值选取xarr和yarr的值，True时选xarr，False时选yarr。使用numpy.random模块，用于从多种概率分布中，有效地生成整个样本值数组。一元func：numpy.sqrt()开方；u func是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数，arr.sort(axis = 0)对每一列进行排序（1是对行）二元func：接受两个数组，并返回1个数组做结果。1——计算行上的数据；在上述方法中，布尔值会强行转为1，0。例：标准正态分布样本数组。sum可以计算1的个数。

主要两个Series和DataFrame。

data2是列表的列表，所以NumPy数组arr2有两个维度，可以用arr2.ndim和arr.shape确定数组的维度（2）和形状（2，4）与reshape相反的过程称为扁平化或者散花，用.ravel()不生成副本和.flatten()生成副本实现。array函数接收任意序列型的对象，然后生成新的包含传入数据的NumPy数组。要从3个名字中选取两个来组合多个布尔条件，使用运算符&（与）和 |(或)shape：表示各维度大小的元组——data.shape。要选取布尔值以外的数据，可以使用!