①有些信息暂时无法获取
②有些信息被遗漏或者错误处理了
①数据补齐
②删除对应缺失行
③不处理
■dropna函数作用:去除数据结构中值为空的数据。
■dropna函数语法: dropna()
1.2.1、导入数据：
1.2.2、：去掉缺失值
■strip函数作用:清除字符型数据左右的空格。
■strip函数语法: strip()
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■字段抽取,是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列
■字段截取函数: slice(start, stop)
3.1.1、先把数据转化为字符型，才能进行切割
3.1.2、选择切割范围
3.1.2、抽取结果
■字段拆分,是指按照固定的字符,拆分已有字符串
■字符分割函数: split(sep, n, expand=False)
参数说明注释sep用于分割的字符串n分割为多少列expand是否展开为数据框,默认为False,返回Series;如果expand为True ,则返回DataFrame
输出结果：
在拆分数据前，需要先分析原数据由什么来间隔开，才能进行拆分，如图：
把数据分为10列
结果如图示：
结论：如果数据的长度不一样，它会用“None”不全空格，显示完所有数据。
CSV截屏：
先把数据切分为两栏，第一列命名为band,第二列命名为name
■记录抽取，是指根据一定的条件,对数据进行抽取
■记录抽取函数: dataframe[condition]
■参数说明
①condition 过滤的条件
②DataFrame 返回值
源数据：
读取数据并分割：
5.1.1、比较运算
大于(>),小于(<),大于等于(>=),小于等于(<=),不等于(!=)
例如:抽取comments大于10000，就只有华为和Apple满足：
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5.1.2、范围运算
between(left, right)注意：它是（>=,<=）,具有包含关系
列如抽取"1000<=comments<=10000"
5.1.3、控制匹配
pandas.isnull(column)
5.1.4、字符匹配
通过某个关键字，把某列中包含该关键词的列都搜索出来语法：na是空值的处理，一般是空值我们是不需要匹配的
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例如把title中带有“荣耀”的数据全部匹配出来
5.1.5、逻辑运算
与(&),或(|),取反(not)例如: 与上面的范围运算( df[df.comments.between(1000, 10000)] )等价
■随机抽样,是指随机从数据中按照一定的行数或者比例抽取数据
■随机抽样函数: #[start,end)
6.2.1、构造随机数
6.2.1、利用随机数提取数据
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■记录合并，是指将两个结构相同的数据框，合并成一个数据框
■记录合并函数：concat([dataFrame1,dataFrame2,…])
■上下合并的方式，如：
参数说明
①DataFrame1 数据框
②DataFrame2 数据框
③… 任意多个数据框返回值
①DataFrame
合并结果：
■字段合并，是指将同-个数据框中的不同列，进行合并，形成新的列
■左右合并的方式，如：
■要求：同一表格，字符型数据，长度一样
■字符合并方法: x = x1+x2+x3+… ,返回值位Serise
注意： 如果不转为字符型，它会直接求和
合并结果：
■字段匹配，是指不同结构的数据框,按照一定的条件进行合并，相对于Excel中的vlookup函数，如：
字段匹配函数： merge(x,y,left_on,rihtf_on)，返回值为DataFrame
参数注释x第一个数据框y第二个数据框left_on第一个数据框用于匹配的列right_on第二个数据框用于匹配的列
匹配结果：
■简单计算，通过对字段进行加、减、乘、除等四则算术运算,计算出来需要的字段，如：
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计算结果：
■数据标准化，是指将数据按比例缩放，使之落入到特定区间，一般我们使用0-1标准化；方便做10分制或百分制的转化，乘以相应的数即可。
■公式：
■数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性，如：
cut函数: cut(series,bins,right=True,labgels=NULL)参数说明
参数注释series需要分组的数据bins分组的划分数组right分组的时候,右边是否闭合labels分组的自定义标签,可以不自定义
存在区间，默认右边为闭区间
存在区间，让左边为闭区间
区间以自定义方式现实
■日期转换，是指将字符型的日期格式的数据，转换成为日期型数据的过程；
■日期转换函数：
data = to_datatime(dateString,format)
属性注释%Y代表年份%m代表月份%d代表日期%H代表小时%M代表分钟%S代表秒数
■日期格式化：是指将日期型的数据，按照给定的格式，转为字符型的数据
■日期格式化函数：
﹡apply(lambda x:处理逻辑)
﹡datetime,strftime(x,format)
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■日期抽取，是指从日期格式里面，抽取出需要的部分属性
■抽取语法：datetime列.dt.property
属性注释second1-60:秒，从1开始，到60minute1-60:分钟，从1开始，到60hour1-24:小时，从1开始，到60day1-31：一个月中的第几天，从1开始，最大31month1-12：月份，从1开始，到12year年份weekday1-7：一周中的第几天，从1开始，最大为7
