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1、检查缺失值的方法df.isnull().sum()df.info()2、缺失值的处理方法df.dropna(axis=0, how=‘any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)axis:行还是列how:所有都是nan才删掉，还是有一个就删掉#thresh = 2:有两个nan的行删掉#subset = [‘1’,‘2’]:在 1 ，2列中寻找df.fillna(value=None,method=None,axis=None,inplace=
2021-11-18 13:23:08
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原创 动手学数据分析 -- 2021-11-15
动手学数据分析第一章 数据的载入及pandas基础1、os.getcwd ------ 返回当前工作目录2、pd.read_table(路径，sep = ‘,’ 或 ‘\t’ 默认是制表位)3、pd.read_csv——参考链接：https://www.cnblogs.com/traditional/p/12514914.html4、dataframe 修改列名与行名方法一：df.columns = [‘a’,‘b’,‘c’]df.index = [‘a0’,‘a1’,‘a2’
2021-11-15 14:41:08
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原创 Datawhale-学术前沿趋势分析-Task04
Datawhale-学术前沿趋势分析-Task04任务说明学习主题：论文分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；学习内容：使用论文标题完成类别分类；学习成果：学会文本分类的基本方法、TF-IDF等；具体代码实现以及讲解导入数据import setuptoolsimport seaborn as snsfrom bs4 import BeautifulSoupimport re import requestsimport jsonimport pandas as
2021-01-16 14:20:21
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原创 Datawhale-学术前沿趋势分析-Task03
Datawhale-学术前沿趋势分析-Task03任务说明任务主题：论文代码统计，统计所有论文出现代码的相关统计；任务内容：使用正则表达式统计代码连接、页数和图表数据；任务成果：学习正则表达式统计；具体代码实现导入数据import setuptoolsimport seaborn as snsfrom bs4 import BeautifulSoupimport re import requestsimport jsonimport pandas as pd import mat
2021-01-16 14:19:28
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原创 Datawhale-学术前沿趋势分析-Task02
Datawhale-学术前沿趋势分析-Task02任务说明任务主题：论文作者统计，统计所有论文作者出现评率Top10的姓名；任务内容：论文作者的统计、使用 Pandas 读取数据并使用字符串操作；任务成果：学习 Pandas 的字符串操作；具体代码实现数据读取import setuptoolsimport seaborn as snsfrom bs4 import BeautifulSoupimport re import requestsimport jsonimport pan
2021-01-15 11:44:46
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原创 Datawhale-学术前沿趋势分析-Task01
Datawhale-学术前沿趋势分析-Task01任务说明任务主题：论文数量统计，即统计2019年全年计算机各个方向论文数量；任务内容：赛题的理解、使用 Pandas 读取数据并进行统计；任务成果：学习 Pandas 的基础操作。数据集介绍数据集来源：数据及来源.数据集的格式如下：id：arXiv ID，可用于访问论文；submitter：论文提交者；authors：论文作者；title：论文标题；comments：论文页数和图表等其他信息；journal-ref：论文发表的期刊的
2021-01-13 21:38:43
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空空如也
空空如也
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