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python 数据分析学习笔记(二) 基于pandas的数据清洗和数据操作 1.处理丢失数据 丢失数据类型： none np.nan(NaN) type(None) ##对象类型不可以参与运算 type(np.nan) #浮点型数据可以参与计算 在pandas中如果遇到None形式的空值,则pandas会自动转化成Nan形式 处理空值的方法 isnull+any notnull+all data=DataFrame(data=np.random.randint(1,100,size=(7,5))

python数据分析基础学习笔记 学习视频 numpy模块 numpy 是python语言中用于计算的基础库,多用于大型,多维数组中的数值运算. 1.创建一个一维数组 numpy.array([1,2,3]) 2.创建一个多维数组 numpy.array([[1,2,3], [2,3,4]]) (有几个中括号就是几维数组) 3.常见创建数组函数 zeros() numpy.zeros(shape=(2,3)) #shape是指数组的形状 #数组所有元素都为0 ones(