目的 　　1.查找NaN值（定位到哪一列、在列的哪個索引位置） 　　2.填充NaN值（向上填充、向下填充、線性填充等） 　　3.過濾NaN值 構建簡單的Dataframe數據結構環境 注意點： 　　1.None、nan在構建dataframe數據結構中都會被識別 ...

任務一：對用戶信心更新表和登陸信息表進行長寬轉換 需求說明：通過對數據的描述性統計、以及時間數據信息提取，分組聚合操作已經獲得了相當多的信息，但用戶信息更新表和登錄信息表是長表，而主表是寬表，需要通過長寬表轉換將數據合並在一張以用戶編號為主鍵的表內。 任務二：插補用戶用電量數據缺失值 需求 ...

在使用python進行數據分析時，如果數據集中出現缺失值、空值、異常值，那么數據清洗就是尤為重要的一步，本文將重點講解如何利用python處理缺失值 創建數據 為了方便理解，我們先創建一組帶有缺失值的簡單數據用於講解 檢查缺失值 對於現在的數據量，我們完全可以直接查看整個數據來檢查是否 ...

四、數據處理 （1）缺失值 查看缺失情況： 刪除缺失值： 利用sklearn替換缺失值。當缺失值為數值型數據時，可用利用均值來替換 利用pandas替換缺失值（常用） 一個實例（https://blog.csdn.net ...

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目錄 Numpy Numpy常用函數以及用法 （1）創建ndarray數組 （2）操作數組 ...

一、Python概述 　　Python與Excel對比。 　　　　Excel:1.具備強大的功能，但面對大量的數據，處理麻煩，處理速度無法滿足需求。 　　　　　　 2.Excel停留在描述性分析階段，例如：對比分析，趨勢分析，結構分析等。 　　　　Python:1.Python語言強大 ...

什么是數據分析? 運用不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。 熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析結果就沒有太大的使用價值。 一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷 ...