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FSDSS-716 mission | | |St | | | ， | | SS | | | | | | | |，| | | | | | | | | | | ! | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |in | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | '| | | | | | | | | ! | | | | | | | | |!| | | | ，| : | I | | | | |!| | | |!|I| | : | | | | | | | | | | | | | | ！ | | | | | | | | ! ! | | | |
## 1. 读取数据：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 2. 查看数据：
```python
data.head() #查看前5行数据
data.shape #查看数据形状
```
## 3. 检查数据：
```python
data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据统计信息
```
## 4. 处理数据：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 5. 分析数据：
```python
data = data.sort_values(by='height') #排序
data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高
```
## 6. 读取数据：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 7. 查看数据：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 8. 检查数据：
```python
data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据统计信息
```
## 9. 处理数据：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 10. 分析数据：
```python
data = data.sort_values(by='height') #排序
data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高
```
## 11. 读取数据：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 12. 查看数据：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 13. 检查数据：
```python
data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据Istatisticinformation
```
## 14. 处理数据：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 15. 分析数据：
```python
data = data.sort_values(by='height') #排序
data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高
```
## 16. 读取数据：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 17. 查看数据：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 18. 检查数据：
` python data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据统计信息
```
## 19. 处理数据：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 20. 分析数据：
```python
data = data.sort_values(by='height') #排序
data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变身高
```
## 21. 读取 data＂teacher #nouser work require〉 “；
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 22. 查看数据：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 21. 检查 data：
```python
data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据统计信息
```
## 24. 读取数据：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 25. 查看 data：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 26. 检查数据：
```python
data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据统计信息
```
## 27. 处理数据：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 28. 分析数据：
```python
data = data.sort_values(by='height') #排序
data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变 height
```
## 29. 读取 data：
##
:
```
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理y异常值
```
## 30. 读取数据：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 31. 查看数据：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 32. 检查 data：
## 33. 读取 data：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 34. 查看 data：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 35. 检查 data：
```python
data.info() #查看数据信息
data.describe() #查看数据统计信息
```
## 36. 处理数据：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 37. 分析数据；
```python
data = data.sort_values(by='height') #排序
data['height'] = data['height' ).apply(lambda client : x * 10) #改变 height
```
## 38. 读取 data：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 39. 查看 data：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 40. 检查 data：
```python
data.info() #查看 data info
data.describe() #查看 data统计信息
```
## 41. 处理 data：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 42. 分析 data：
```python
data = data.sort_values(by='height') # 2000
data['height'] = data['height' ).apply(lambda x : x * 10) #改变 height
```
## 43. 读取 data：
``` python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 44. 查看data：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 45. 检查 data：
```python
data.info() #查看 data info
data.describe() #查看 data统计信息
```
## 46. 处理 data：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 47. 分析 data：
```python
data = data.sort_values(by='height') # 2000
data['height'] = data['height' ).apply(lambda x : x * 10) #改变 height
```
## 48. 读取 data：
```python
data = pd.read_csv('music.csv')
```
## 49. 查看 data：
```python
data.head() #查看前5行 data
data.shape #查看 数据形状
```
## 50. 检查 data：
```python
data.info() #查看 data info
data.describe() #查看 data statistical information
```
## 51. 处理 data：
```python
data = data.fillna('none') #处理空值
data = data.replace('none', 'none') #处理异常值
```
## 52. 分析 data：
```python
data = data.sort_values(by='height') # 2783
data['height'] = data['height' ].apply(lambda x : x * 10) #改变 height
```
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21 Sep 2023
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