Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...在该案例中,将interpolate方法中的参数order设置为2即可满足要求。具体代码及运行结果如下：
【例】请使用Python完成对df数据中item2列的三次样条插值填充。...将异常值当特殊情况进行分析，研究异常值出现的原因。
【例】对于上述业务数据work.csv,若已经检测出异常值,请问在此基础上,如何删除异常值？
关键技术：drop()方法。...按行增加数据
【例】对于上例中的DataFrame数据,增加一行数据,数据行的索引为"d" ,数值为[9,10,11],请使用Python实现。...默认是False，如果为true，那么原数组直接被替换。
按行删除数据
【例】对于上例中的DataFrame数据,请利用Python删除下面DataFrame实例的第四行数据。
