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A2Data

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不会这5个Excel函数，不好意思说会做数据分析

nat NAT 网关数据分析

从小到大，我们每一个人都深陷各种各样的排名，考试成绩排名、KPI绩效排名、业绩排名、市场份额排名、满意度排名……各种“被排名”关系着家长、老师、领导、同事对我们的态度。

2020-11-06

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Pandas 之缺失值的处理

什么是缺失值？（控制）那么，到底什么是缺失值呢？直观上理解，缺失值表示的是‘缺失的数据’ 缺失值导致的原因是什么呢？ 1）可能是由于数据不全所以导致数据缺失 2）可能是误操作导致数据缺失 3）亦或者人为地造成数据缺失。什么是缺失值？（控制）那么，到底什么是缺失值呢？直观上理解，缺失值表示的是‘缺失的数据’ 缺失值导致的原因是什么呢？ 1）可能是由于数据不全所以导致数据缺失 2）可能是误操作导致数据缺失 3）亦或者人为地造成数据缺失。 #导入相关库 import numpy as np import pandas as pd index =pd.Index(data=["A","B","C","D","风"],name="name") data = { "age":[18,10,np.nan,22,25], "city":["Beijing","Shanghai","guangzhou","shenzhen","XiAn"], "Sex":[None,"male","feamle",np.nan,"feamle"], "birth":["1990-10-10",None,np.nan,"1998-01-01","2020-10-20"] } user_info = pd.DataFrame(data=data,index=index) user_info age city Sex birth name A 18.0 Beijing None 1990-10-10 B 10.0 Shanghai male None C NaN guangzhou feamle NaN D 22.0 shenzhen NaN 1998-01-01 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 #将出生日期转化为时间戳 user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth) user_info age city Sex birth name A 18.0 Beijing None 1990-10-10 B 10.0 Shanghai male NaT C NaN guangzhou feamle NaT D 22.0 shenzhen NaN 1998-01-01 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 # 可以看到用户 D 的性别为 NAN， # 再pandas 眼中这些都属于缺失值 # 可以使用 isnull（）或者 notnull（）方法来操作。 user_info.isnull() age city Sex birth name A False False True False B False False False True C True False False True D False False True False 风 False False False False user_info.notnull() age city Sex birth name A True True False True B True True True False C False True True False D True True False True 风 True True True True #假如我想过滤掉性别为空的用户呢 user_info user_info[user_info.Sex.notnull()] age city Sex birth name B 10.0 Shanghai male NaT C NaN guangzhou feamle NaT 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 # 缺失值处理方案之-丢弃缺失值 #dropna 方法 user_info.Sex.dropn

2019-12-31

1.5K0

VMware虚拟机NAT模式上网设置

虚拟化 nat NAT 网关 tcp/ip

很多初学者不知道如何正确设置，VMware虚拟机与主机互联，在NAT模式下实现上网。这里详细介绍其设置过程，讲解详细而易懂实用，希望能帮到需要的人。

2019-12-30

3.9K1

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