目的 　　1.查找NaN值（定位到哪一列、在列的哪个索引位置） 　　2.填充NaN值（向上填充、向下填充、线性填充等） 　　3.过滤NaN值 构建简单的Dataframe数据结构环境 注意点： 　　1.None、nan在构建dataframe数据结构中都会被识别 ...

任务一：对用户信心更新表和登陆信息表进行长宽转换 需求说明：通过对数据的描述性统计、以及时间数据信息提取，分组聚合操作已经获得了相当多的信息，但用户信息更新表和登录信息表是长表，而主表是宽表，需要通过长宽表转换将数据合并在一张以用户编号为主键的表内。 任务二：插补用户用电量数据缺失值 需求 ...

在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解 检查缺失值 对于现在的数据量，我们完全可以直接查看整个数据来检查是否 ...

四、数据处理 （1）缺失值 查看缺失情况： 删除缺失值： 利用sklearn替换缺失值。当缺失值为数值型数据时，可用利用均值来替换 利用pandas替换缺失值（常用） 一个实例（https://blog.csdn.net ...

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目录 Numpy Numpy常用函数以及用法 （1）创建ndarray数组 （2）操作数组 ...

一、Python概述 　　Python与Excel对比。 　　　　Excel:1.具备强大的功能，但面对大量的数据，处理麻烦，处理速度无法满足需求。 　　　　　　 2.Excel停留在描述性分析阶段，例如：对比分析，趋势分析，结构分析等。 　　　　Python:1.Python语言强大 ...

什么是数据分析? 运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销 ...