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《利用Python进行数据分析·第2版》第7章 数据清洗和准备7.1 处理缺失数据7.2 数据转换7.3 字符串操作7.4 总结

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言(如Python、Perl、R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理。幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具,可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式,请尽管

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JS面试点-容易搞错的显式/隐式类型转换

(1)如果是布尔值,true和false分别被转换为1和0 (2)如果是数字值,返回本身。 (3)如果是null,返回0. (4)如果是undefined,返回NaN。 (5)如果是字符串,遵循以下规则: 1、如果字符串中只包含数字,则将其转换为十进制(忽略前导0) 2、如果字符串中包含有效的浮点格式,将其转换为浮点数值(忽略前导0) 3、如果是空字符串,将其转换为0 4、如果字符串中包含非以上格式,则将其转换为NaN (6)如果是对象,则调用对象的valueOf()方法,然后依据前面的规则转换返回的值。如果转换的结果是NaN,则调用对象的toString()方法,再次依照前面的规则转换返回的字符串值。

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