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前言 有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。 我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个 示例代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'b':[22,33,44,55,66,77,88,99,10]}) df.to_csv('tes

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通过python，将数据中的缺失数据情况用图表显示。该资料数据来源于能源领域。通过帮助文档可以快速使用函数。

# 检查数据中是否有缺失值 np.isnan(train).any() Flase：表示对应特征的特征值中无缺失值 True：表示有缺失值 通常情况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,通常不会这么做，那样会删除一个变量。 print(df.dropna(axis = 0)) 以上这篇python 检查数据中是否有缺失值,删除缺失值的方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)Python Pandas对

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情感分析是文本分析的一种，它能够从一段文本描述中理解文本的感情色彩，是褒义、贬义还是中性。常见的情感分析的使用场景就是客户对商品或服务的评价、反馈，传统模式下的人工审核，不仅消耗大量人力，而且效率（速度和准确度）也不高。   这里使用Python对电影《哪吒之魔童降世》的评论进行文本分析，这种分析方式还可用于垃圾邮件的过滤、新闻的分类等场景。   分析步骤：   1、对文本数据进行预处理，包括文本缺失值重复值处理、分词、去除停用词、文本向量化。   2、描述性统计分析，统计词频、生成词云图。   3、验证性统计分析，通过方差分析进行特征选择。   4、统计建模，根据文本向量进行文本分类。 目

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