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1.lo[[ '交易日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价']].idxmax(axis=1)2.lo[[ '交易日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价']].idxmax(axis=0)5.lo[lo["昨收价"].isin([64.44,55])]#指定值进行一个判断，从而进行筛选。6.lo[(lo['最低价']>50)&(lo['最高价']>60)]#多重筛选。7.lo[lo['最低价']>50]#最低价大于50筛选出来。
2023-04-13 10:12:37
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原创 报错原因和处理缺失值
数据出现乱码怎么解决pd.read_csv导入数据，若出现乱码，就用encoding='gbk'可以解决问题。如何数据集中的缺失值，用data['列名'].isnull()，如返回值为false则没有缺失值，若返回ture则有缺失值。此函数还可以与sum()搭配使用。缺失值删除后，要将空缺的地方补上，可以使用平均值，方差，众数等将空缺填上。就要使用data['列名'].fillna(data['列名'].mean())此地用的平均值填
2023-03-26 21:32:53
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空空如也
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