python获取打开文件行数的方法：
1、文件较小时可以使用下面的方法
count = len(open(r"d:lines_test.txt",'rU').readlines()) print count
使用readlines()方法读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表，然后使用len()方法获取列表长度即可。
2、利用enumerate()
count = 0 for index, line in enumerate(open(filepath,'r'))： count += 1
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
数据预处理的优化缺失值处理： interpolate() 函数：使用插值方法填充缺失值。 KNNImputer() 模块：通过 K 最近邻算法估计缺失值。 MICE 方法：通过多重插补创建多个数据集并组合结
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pandas的DataFrame可以通过设置参数使得在jupyter notebook中显示的更加美观，
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那么，保存数据最常用的文件是什么呢？
我想大部分人一定会选择csv或者excel。刚接触数据分析时，我也是这
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前言Python 是一门上手非常快的语言，学习python这门编程语言达到能够正常使用的程度，需要掌握的点包括： 语言基础特性 数据类型 流程控制 函数调用 面向对象 模块与包下面从这6
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一般来说，我们先用pandas分析数据，然后用matplotlib之类的可视化库来显示分析结果。
而pandas库中有一个强大的工具--plot函数，可以使数据可视化变得简单而高效。1. plot 函数
pandas中的cut函数可将一维数据按照给定的区间进行分组，并为每个值分配对应的标签。
其主要功能是将连续的数值数据转化为离散的分组数据，方便进行分析和统计。1. 数据准备下
Python作为我的主力语言帮助我开发了许多DevOps运维自动化系统，这篇文章总结几个我在编写Python代码过程中用到的几个简单又好用的特性和用法，这些特性和用法可以帮助我们更高
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在平时学习和练习的过程中，用到的数据量不会太大，所以读取文件的步骤往往会被我们忽视。然而，在实际场景中，面对十万，百万级别
在进行统计分析时，pandas提供了多种工具来帮助我们理解数据。
pandas提供了多个聚合函数，其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。
此外，pandas还可以进行基于列的统计分析
在pandas中，索引（index）是用于访问数据的关键。
它为数据提供了基于标签的访问能力，类似于字典，可以根据标签查找和访问数据。而pandas的轴（axis）是指数据表中的一个维度，可以理解为
时间序列数据是数据分析中一类常见且重要的数据。
它们按照时间顺序记录，通常是从某些现象的观察中收集的，比如经济指标、气象数据、股票价格、销售数据等等。时间序列数据的
