题解 | 修补缺失的用户数据

修补缺失的用户数据

https://www.nowcoder.com/practice/9863e81c8eba4c33817b26b801a17313

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep = ',')
pd.set_option("display.width", 300)  # 设置字符显示宽度
pd.set_option("display.max_rows", None)  # 设置显示最大行
pd.set_option("display.max_columns", None)
df['Graduate_year'].fillna(value = df['Graduate_year'].max(),inplace = True)
df['Language'].fillna(value = 'Python',inplace=True)
df['Achievement_value'].fillna(value=round(df['Achievement_value'].mean(),0),inplace = True)

print(df)

去掉dtype = object 就能跑了,晕

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白火同学:先说结论,对于一份实习简历来说,整体还是挺不错的,技术深度和广度都到位,找到一份中小厂的实习没啥问题。 再说说能优化的点吧。 1、量化结果,项目中很多工作量化一下结果给面试官的感受会更直观一些,也能体现你对应用该项技术的理解(在众多技术为什么要用它,运行性能或者说开发效率往往是一大考虑指标;而不是说大家做这种功能都用它,所以我用它)。 2、突出亮点,项目中可以从“工作职责”择一些“个人亮点”另写一块,优先去写开发过程中遇到的xx问题,使用xx技术达到xx效果,针对性去写一些疑杂难的功能,能带出你个人思考和解决的过程。
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