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Python:
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#列表去重：
set（将列表元组化过滤重复数据）
M=[1,4,3,6,5,4,3,2,7,8]
list(set(M))
#数据框的去重：
import...]
})
mydata.drop_duplicates()
#使用pandas提供的数据框去重函数drop_duplicates去重重复值。...pandas中的序列和数据框都有固定的缺失值检测、描述、差值方法：
myserie=pd.Series(["A","B",np.nan,"C"])
mydata=pd.DataFrame({
"A":[...#过滤缺失值：
myserie.dropna()
mydata.dropna()
?
#针对数据框而言，默认情况下，dropna丢弃含有缺失值的行。...（针对pandas中的序列和数据框）
缺失值处理：
nansum/nanmean/nanmin/nanmax
isnull
dropna
fillna
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