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range()

一行输多次循环的结果。

常见不规整数据主要有：缺失数据重复数据异常数据1. 缺失值处理1.1 缺失值查看Python缺失值一般用NaN表示。info()：可返回每一列的缺失情况。isnull()：判断哪个值是缺失值。如果是缺失值，则返回True。1.2 缺失值删除dropna()：默认删除有缺失值的行。 只要一行有缺失值，就把整行的值删掉。dropna(how = “all”)：删除空白行，只会删除全为空值的行。1.3 缺失值填充一般情况下，只要缺失数据比例不过高，即不超过30%，尽量不删除，

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。3. 熟悉数据head(n)：显示前n行，head()默认显示前5行。shape()：获取数据的行数和列数，结果是元组。df.shape() 的结果是(4,3)，表示df表有4行3列info()：获取整个表中，所有列的数据类型describe()：获取数值分布情况。countmeanstd：标准差min25%50%75%max...

名称英文使用符号是否可修改元组tuple小括号 ()否列表list中括号 []是字典dict大括号 {}是