25.修补缺失的用户数据:该题不写 dtype=object 会报错print的时候不可以直接写print（Nowcoder['Achievement_value'].fillna(value=mean_achievement,inplace=True)）要先：Nowcoder['Achievement_value'].fillna(value=mean_achievement,inplace=Trueprint（Nowcoder）26.解决牛客网用户重复的数据：判断是否为重复：Nowcoder.duplicated()删除重复数据：Nowcoder.drop_duplicates()27.统...

18.用分位数分析牛客网用户活动Nowcoder[['Num_of_exercise','Number_of_submissions']].quantile(q=0.75)多列，多个中括号19.牛客网大佬之间的差距:a=df.loc[df['Level']==7,'Achievement_value']print(a.max()-a.min())20.牛客用户刷题量的方差与提交次数的标准差:print(round(df['Num_of_exercise'].var(),2)) 方差print(round(df['Num_of_exercise'].sd(),2)) 标准差21.大佬用户成就值...

9.牛客网C系用户们的信息：df[df['Language'].isin(['CPP','C','C#'])] #isin函数，查看某列中是否包含某字符串(这一题也不可以写dtype=object)Series 一般由四个部分组成，分别是序列的值 data 、索引 index 、存储类型 dtype 、序列的名字 name 。其中，索引也可以指定它的名字，默认为空dtype = 'object’类型，代表了一种混合类型10.统计牛客网刷题数量500以上的大佬:index = df['Num_of_exercise'] >= 500print(df.loc[index, ['Level',...

6.查看牛客网哪些用户使用Python:df['Language']=='Python'返回的是判断，即每一列的language是否是python，返回true/false返回python的整列的时候则要df[df['Language']=='Python']n=Nowcoder['Language']=='Python' #n理解为判断为true的indexprint(Nowcoder.loc[n,:]) #通过index找到对应的列7.牛客网Python用户的成就值:Nowcoder[Nowcoder['Language'] == 'Python']参照上题为language为Python...

1.用pandas查看牛客网用户数据:read_csv：是读取csv文件，其他形式文件，是其他的read_excel之类的2.牛客网用户数据集的大小：获取数据规模：Nowcoder.shape（注意输出形式）3.牛客网的第10位用户：分清楚iloc和loc的区别：iloc通过行号定位,iloc【行索引，列索引】loc通过索引定位,loc【行索引，列名/column 】（列名注意是字符串加引号）若不写列索引，只写行索引，输出的内容是带第一行的行名的4.统计牛客网部分用户使用语言行索引如果是单独一行，就写数字，如果是其中的几行就写10：20这种形式代表范围读取全部列：df["age"]5.牛客网用...