# 🐼 Pandas 进阶：数据清洗与特征工程的 5 个技巧 在数据分析中，数据清洗和特征工程是提升模型性能的关键步骤。掌握 Pandas 的进阶技巧，能让你的数据处理更高效！以下是 5 个实用技巧，助你轻松应对复杂数据 🚀。 ## 1️⃣ **智能处理缺失值：`interpolate()` + `fillna()`** 缺失值处理不能简单粗暴！除了 `dropna()` 和 `fillna()`，试试 `interpolate()` 进行插值填充，尤其适用于时间序列数据 📈： ```pythondf['price'].interpolate(method='linear', inpla...

真的绷不住了，双非b真的是案底啊

我可能就是那个无志的飞舞吧哎

感觉要寄寄，太紧张了简单的算法题没斯出来，最后让我讲思路算法题刚开始看错了，给的案例是 1 3 3 3 5 7 7 9 答案 1 5 9第一次做完输出 1 3 5 7 9 发现做错了，只给10分钟，后面改完发现时间不够了没调试最后输出了 1 5 闹麻了问题（大部分都是项目）1.自我介绍2.讲一讲自己那个项目最熟悉，从业务和技术的角度讲一下为什么要做3.做这个项目的过程中遇到什么难点如何解决的4.你这个项目中如何统计PV，UV呢，如果要弄成折线图，选某个时间段内的值如何去查询，去重呢？5.你说你用aop解决的如何解决的呢，aop原理是什么，讲一下什么是aop6.讲一下什么是面向切面7.从网络角度...