Pandas 把 n/a、NA、两个分隔符之间什么不写的 当作np.Nan空数据，但是有很多情况如na、--、''、空格、等自定义的空数据不被处置成空数据，可以通过na_values 配置缺失值为np.NaNprint(df2)# 所有空值 0 填充，不仅仅是0 其他值也可以print(df3)# 空值填充 使用 空值前面的最后一个有效值填充 ，axis=0 同列上一行的值 ，axis=1 同行前一列的值 ，print(df3)

Numpy【Numeric Python】是python开源的科学计算工具包，支持维度数组与矩阵运算，核心能力：数组的算数和逻辑运算，傅立叶变换、用于图形操作的例程、线性代数、随机数等有关的内置函数。NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用，SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。是一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。

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实现__enter__、__exit__方法return True # 是否抛出异常 True 内部处理了不抛出；False 或None 不处理a = 1 / 0直接或简介继承自 BaseException# 直接或简介继承自 BaseExceptionpassraise LessZero("小于0错误",404)

类相关、属性、方法、元类、类描述、属性方法权限、内置方法、类描述器、装饰器、生命周期、内存管理、封装继承多态、SOLID

for in 使用：for i in open("a.txt","r"): i的数据与f.readline()一致 ，open("a.txt","r") 返回是一个迭代器。f.seek(偏移量,指针位置[0,1,2]) 其中 0 是默认值，文本情况下 只能是0，1，2需要二进制情况下用。增加+：代表以读写模式打开，特性与前面的一致，如：r+、w+、a+、rb+、rw+、ra、f.readlines()：读取所有行数据，会处理每一行，组成一个列表返回，如["a\n","b\n"]

函数定义与使用，偏函数、高阶函数、返回函数、匿名函数、闭包、装饰器模式

概念：有序的可变的元素集合，不限类型，支持嵌套定义：方式一、[num1,num2,……]方式二-1、列表生成式 range() 方法, 注意 py2中直接生成，py3使用时生成方式二-2、列表推导式，有两种：映射解析(一对一)、过滤(多到少)，方式：ret=[输出表达式 for item in lists if 条件表达式]有序的不可变的元素集合，不限类型，支持嵌套。默认用“,”分割，用"()"括起来，小括号可省略。定义方式一、一个元素，要增加以“，”，如 t=(1,)；多个元素，使用“，”分割。

Python 不同版本有兼容性和依赖性问题，可以通过pyenv ，他是一个 Python 版本管理工具。